基于Springboot实现电商商品智能推荐系统【源码+数据库+开题报告】

本项目为基于Springboot的电商商品智能推荐系统实现【源码+数据库+开题报告】java项目:电商商品智能推荐系统基于Springboot的电商商品智能推荐系统设计与实现web大作业_基于Springboot的电商商品智能推荐系统设计与开发（附源码）基于Springboot的电商商品智能推荐系统基于Springboot的电商商品智能推荐系统研究与实现课程设计。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，电商商品智能推荐系统——一个基于Javaweb技术的创新应用，成为了本研究的核心焦点。电商商品智能推荐系统旨在利用现代Web技术，构建高效、安全且用户友好的网络平台。本文首先探讨了Javaweb开发环境与技术栈，接着详细阐述电商商品智能推荐系统的设计理念和架构，分析其在实际业务场景中的应用。通过深入研究，我们旨在解决现有系统的问题，提升用户体验，并为同类项目提供参考。本文的探索将对理解Javaweb开发实践及其在电商商品智能推荐系统中的应用有重要启示。

电商商品智能推荐系统系统架构图/系统设计图

电商商品智能推荐系统技术框架

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面和单页面应用（SPA）。它的设计理念在于能够无缝融入现有项目，也可支持全方位的前端开发。核心库仅处理视图层，学习曲线平缓，且具备便捷的数据绑定、组件系统和客户端路由功能。Vue.js推崇组件化开发，允许开发者将复杂的界面分解为独立、可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而实现代码的模块化和高维护性。得益于其详尽的文档和活跃的社区，Vue.js对于新手开发者来说具有较高的亲和力，易于入门并迅速提升开发效率。

Java语言

Java编程语言以其广泛的应用性位居主流语言之列，既能支持桌面应用的开发，也能构建Web应用程序。它常被用于后台处理，以提供稳定且高效的服务。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们管理和操作内存，这一特性间接增强了程序的安全性，使得针对Java编写的程序具有抵抗病毒的能力，从而提升了程序的健壮性和持久性。此外，Java具备强大的动态执行特性，允许开发者对预定义的类进行扩展和重写，这极大地丰富了其功能集。开发者还能封装功能模块，供其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相关方法，大大提高了代码的可重用性和开发效率。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛应用的软件设计模式，旨在优化应用程序结构，提升代码的可维护性、可扩展性和模块化。该模式将程序划分为三大关键部分：Model（模型）专注于管理应用程序的核心数据和业务规则，独立于用户界面，执行数据的存储、获取和处理；View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并支持用户的操作，它可以表现为各种形式，如GUI、网页或命令行界面；Controller（控制器）充当中介，接收用户的输入，协调模型和视图的活动，根据用户请求调用模型进行数据处理，并指示视图更新以反映结果。这种分离关注点的设计使代码更易于理解和维护。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心思想是利用浏览器作为客户端工具与服务器进行交互。这种架构模式在现代社会广泛应用的原因在于它满足了特定的业务需求。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便利性，因为它允许开发者专注于服务器端的编程，而客户端仅需具备基本的网络浏览器即可，大大简化了维护和更新的工作。其次，对于用户而言，这种架构降低了硬件要求，用户无需拥有高性能计算机，只需一个能上网的浏览器，这对于大规模用户群体来说，显著节省了设备成本。此外，由于所有数据存储在服务器端，数据安全得以保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能即时访问所需信息，增强了系统的可访问性和灵活性。考虑到用户的使用习惯，浏览器已经成为获取信息的主要途径，避免安装额外软件可以提升用户体验，减少用户的抵触感。因此，B/S架构在多方面均体现出其适应性和实用性，是满足当前设计需求的理想选择。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初级和资深Spring框架开发者同样友好的框架，其学习曲线平缓，丰富的学习资源遍布全球，无论英文原版教程还是中文译本都易于获取。它全面支持Spring生态系统，使得在不同项目间切换变得轻而易举。值得注意的是，Spring Boot内置了Servlet容器，因此开发者无需将代码打包为WAR文件即可直接运行。此外，框架还集成了应用程序监控功能，允许开发者在运行时实时监控项目状态，高效定位并解决问题，从而实现快速故障修复。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。它的核心优势在于轻量级、高效能以及开源的本质，这使得MySQL在众多数据库解决方案中脱颖而出。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积和快速的运行速度见长。特别是在实际的租赁业务场景下，MySQL不仅满足功能需求，更因其低成本和开放源码的特性，成为了首选的数据库系统，这也是我们在毕业设计中决定采用它的主要理由。

电商商品智能推荐系统项目-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

电商商品智能推荐系统数据库表设计

用户表 (zhineng_user)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
id	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，电商商品智能推荐系统系统中的登录名
password	VARCHAR	255	NOT NULL	用户密码，加密存储，用于电商商品智能推荐系统系统登录验证
email	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱，电商商品智能推荐系统系统中的联系方式
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	用户创建时间，记录用户在电商商品智能推荐系统系统中的注册时间
updated_at	TIMESTAMP		NOT NULL	最后修改时间，记录电商商品智能推荐系统系统中用户信息的最近更新时间

日志表 (zhineng_log)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
log_id	INT	11	NOT NULL	日志ID，主键
user_id	INT	11	NOT NULL	关联用户ID，记录电商商品智能推荐系统系统中执行操作的用户
action	VARCHAR	100	NOT NULL	操作类型，描述在电商商品智能推荐系统系统中执行的动作
details	TEXT		NOT NULL	操作详情，记录电商商品智能推荐系统系统中的具体操作内容和结果
timestamp	TIMESTAMP		NOT NULL	日志生成时间，记录电商商品智能推荐系统系统中操作的时间

管理员表 (zhineng_admin)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
admin_id	INT	11	NOT NULL	管理员ID，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，电商商品智能推荐系统系统后台身份标识
password	VARCHAR	255	NOT NULL	管理员密码，加密存储，用于电商商品智能推荐系统系统后台登录验证
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	创建时间，记录管理员在电商商品智能推荐系统系统中的添加时间

核心信息表 (zhineng_core_info)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
info_id	INT	11	NOT NULL	核心信息ID，主键
key	VARCHAR	50	NOT NULL	信息键，如电商商品智能推荐系统的版本、配置项等
value	VARCHAR	255	NOT NULL	对应键的值，电商商品智能推荐系统系统的核心信息
updated_at	TIMESTAMP		NOT NULL	最后更新时间，记录电商商品智能推荐系统信息变更

电商商品智能推荐系统系统类图

电商商品智能推荐系统前后台

电商商品智能推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

电商商品智能推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

电商商品智能推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

电商商品智能推荐系统测试用例

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	电商商品智能推荐系统显示用户信息
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	电商商品智能推荐系统显示注册成功提示
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	电商商品智能推荐系统展示正确查询结果

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	电商商品智能推荐系统响应时间小于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	电商商品智能推荐系统保持稳定运行

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	电商商品智能推荐系统提示密码强度不足
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	电商商品智能推荐系统返回错误信息，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	电商商品智能推荐系统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	电商商品智能推荐系统在移动设备上可正常使用

电商商品智能推荐系统部分代码实现