（附源码）SSM+Mysql实现的用户行为分析的新闻智能推荐代码

本项目为基于SSM+Mysql实现用户行为分析的新闻智能推荐【源码+数据库+开题报告】基于SSM+Mysql的用户行为分析的新闻智能推荐研究与实现课程设计web大作业_基于SSM+Mysql的用户行为分析的新闻智能推荐开发 javaee项目:用户行为分析的新闻智能推荐基于SSM+Mysql的用户行为分析的新闻智能推荐设计与开发基于SSM+Mysql的用户行为分析的新闻智能推荐设计与实现【源码+数据库+开题报告】。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，用户行为分析的新闻智能推荐成为了现代企业不可或缺的一部分。本论文旨在探讨和实现基于JavaWeb技术的用户行为分析的新闻智能推荐系统开发。用户行为分析的新闻智能推荐的构建旨在提升工作效率，优化业务流程，通过利用Java语言的强大特性和Web技术的交互性，打造高效、安全的在线平台。首先，我们将详细阐述用户行为分析的新闻智能推荐的需求分析与系统设计；其次，深入研究JavaWeb开发环境的搭建及核心技术应用；再者，展示用户行为分析的新闻智能推荐的实现过程与功能模块；最后，进行系统测试与性能评估。此研究不仅锻炼了我们的实践能力，也对同类项目的开发提供了参考。

用户行为分析的新闻智能推荐系统架构图/系统设计图

用户行为分析的新闻智能推荐技术框架

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是当前Java企业级开发中广泛采用的核心架构。它在构建复杂的企业级应用系统方面表现出色。Spring在这个体系中扮演着关键角色，犹如胶水般整合各个组件，通过依赖注入（DI）实现控制反转（IoC），有效管理对象的生命周期。SpringMVC则承担起处理用户请求的职责，DispatcherServlet作为中央调度器，确保请求精准对接到相应的Controller执行业务逻辑。MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，它使得数据库操作更为简洁透明，通过配置文件与实体类的Mapper映射，实现了SQL指令的灵活映射，降低了数据库访问的复杂性。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，以其跨平台的特性在桌面应用和Web服务领域占据重要地位。它以变量操作为核心，将数据存储于内存中，同时通过严谨的内存管理机制，增强了抵御病毒的能力，从而提升了由Java构建的应用程序的稳定性和安全性。此外，Java具备动态执行的特性，其类库不仅包含基础类，还允许开发者进行扩展和重写，这极大地丰富了语言的功能。开发者可以创建可复用的模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引用并调用相应方法，极大地提高了代码的复用性和开发效率。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的模块化、可维护性和可扩展性。该模式将程序的核心功能分解为三个相互协作的部分。模型（Model）专注于管理应用程序的数据模型和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和处理。视图（View）作为用户界面存在，展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，其形式可以多样化，包括图形界面、网页等。控制器（Controller）充当通信桥梁，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现关注点的分离，提高代码的可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度而著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL在实际的租赁环境应用中展现出极高的性价比，尤其是它的开源性质和较低的运营成本，这些都是在毕业设计中优先选择MySQL的重要考量因素。

B/S架构

在信息化时代，B/S架构（Browser/Server）模式常被视为与C/S架构（Client/Server）的对比。B/S架构的核心特征在于利用Web浏览器作为客户端来与服务器进行交互。其广泛应用的原因在于多个方面：首先，从开发角度，B/S架构提供了便捷性，使得程序的构建和维护更为高效。其次，从用户角度，它降低了硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可访问，无需高性能计算机，这显著降低了大规模用户的设备成本。此外，由于数据存储在服务器端，安全性和数据一致性得到保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能无缝获取所需信息。在用户体验层面，浏览器的普遍使用使得用户更倾向于无须额外安装软件即可访问服务，避免了可能引发的用户抵触情绪。因此，基于上述考量，B/S架构在许多设计场景中仍被视为理想的解决方案。

用户行为分析的新闻智能推荐项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

用户行为分析的新闻智能推荐数据库表设计

用户表 (yonghu_USER)

字段名	数据类型	注释
ID	INT	用户唯一标识，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，用户行为分析的新闻智能推荐系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于用户行为分析的新闻智能推荐系统身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于用户行为分析的新闻智能推荐系统通讯和找回密码
REG_DATE	DATETIME	注册日期，记录用户加入用户行为分析的新闻智能推荐系统的时间
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME	最后一次登录时间，记录用户最近访问用户行为分析的新闻智能推荐系统的时间

日志表 (yonghu_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	日志唯一标识，主键
USER_ID	INT	关联用户ID，外键引用yonghu_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(50)	用户在用户行为分析的新闻智能推荐系统中的操作描述
ACTION_DATE	DATETIME	操作时间，记录用户在用户行为分析的新闻智能推荐系统执行动作的日期和时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(50)	用户执行操作时的IP地址，用于用户行为分析的新闻智能推荐系统的审计追踪

管理员表 (yonghu_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，用户行为分析的新闻智能推荐系统的后台管理角色
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于用户行为分析的新闻智能推荐系统后台登录
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于用户行为分析的新闻智能推荐系统通讯

核心信息表 (yonghu_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	核心信息唯一标识，主键
PRODUCT_NAME	VARCHAR(100)	用户行为分析的新闻智能推荐系统的产品名称
VERSION	VARCHAR(20)	用户行为分析的新闻智能推荐系统的版本号
DESCRIPTION	TEXT	用户行为分析的新闻智能推荐系统简介和功能描述
CREATION_DATE	DATETIME	系统创建日期，记录用户行为分析的新闻智能推荐开始运行的时间

用户行为分析的新闻智能推荐系统类图

用户行为分析的新闻智能推荐前后台

用户行为分析的新闻智能推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

用户行为分析的新闻智能推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

用户行为分析的新闻智能推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

用户行为分析的新闻智能推荐测试用例

一、功能测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	实际结果
TCF01	登录功能	1. 输入正确的用户名和密码 2. 点击登录按钮	用户成功进入系统界面	用户行为分析的新闻智能推荐显示用户信息
TCF02	注册新用户	1. 填写必要信息（姓名、邮箱、密码） 2. 确认并提交	新用户账户创建成功	用户行为分析的新闻智能推荐显示注册成功提示
TCF03	数据检索	1. 在搜索框输入关键字 2. 点击搜索	显示与关键字相关的数据列表	用户行为分析的新闻智能推荐展示正确查询结果

二、性能测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	实际结果	备注
TPF01	大量数据处理	1. 同时添加1000条记录 2. 查看系统响应时间	系统能在合理时间内完成操作	用户行为分析的新闻智能推荐响应时间小于2秒
TPF02	并发访问	1. 10个用户同时登录并操作 2. 观察系统稳定性	系统无崩溃或数据丢失	用户行为分析的新闻智能推荐保持稳定运行

三、安全测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	实际结果	备注
TSS01	密码强度验证	1. 输入弱密码尝试注册 2. 提交注册请求	系统拒绝弱密码	用户行为分析的新闻智能推荐提示密码强度不足
TSS02	SQL注入攻击	1. 在搜索框输入恶意SQL语句 2. 提交请求	系统过滤并阻止恶意输入	用户行为分析的新闻智能推荐返回错误信息，无数据泄露

四、兼容性测试用例

编号	测试用例名称	操作环境	预期结果	实际结果	备注
TCM01	多浏览器支持	Chrome, Firefox, Safari	系统正常运行，界面无异常	用户行为分析的新闻智能推荐在所有浏览器上表现一致
TCM02	移动设备适配	iPhone, Android手机	界面自适应，功能可用	用户行为分析的新闻智能推荐在移动设备上可正常使用

用户行为分析的新闻智能推荐部分代码实现