基于Java的基于AI的个性化推荐引擎设计

本项目为（附源码）基于Java的基于AI的个性化推荐引擎开发基于Java的基于AI的个性化推荐引擎开发课程设计java项目:基于AI的个性化推荐引擎基于Java的基于AI的个性化推荐引擎设计课程设计计算机毕业设计Java基于AI的个性化推荐引擎web大作业_基于Java的基于AI的个性化推荐引擎实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会中，基于AI的个性化推荐引擎的开发与应用已成为现代Web技术的重要研究领域。本论文以基于AI的个性化推荐引擎为焦点，探讨基于JavaWeb的系统设计与实现。基于AI的个性化推荐引擎的开发旨在利用JavaWeb的强大功能，提供高效、安全的在线服务。首先，我们将详细阐述基于AI的个性化推荐引擎的需求分析，接着介绍系统架构设计，包括前端界面和后端服务器的交互。然后，深入讨论如何运用Java语言和相关框架（如Spring Boot、Hibernate）来构建基于AI的个性化推荐引擎的核心功能。最后，对系统的性能进行测试与优化，确保基于AI的个性化推荐引擎在实际环境中的稳定运行。此研究不仅提升JavaWeb开发技能，也为同类项目的开发提供了参考。

基于AI的个性化推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化推荐引擎技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域的适应性而闻名。它不仅支持桌面应用程序的开发，也擅长构建网络应用程序，特别是在服务器端应用中占据主导地位。Java的核心在于其变量系统，这些变量是数据在程序中的抽象表示，它们在内存中存储和操作，从而涉及到了计算机安全的关键领域。由于Java的内存管理和执行模型，它能够提供一定的防护，使得由Java编写的程序不易受到病毒的直接影响，增强了程序的稳定性和安全性。此外，Java具备强大的动态运行特性，其类库不仅包含基础组件，还允许开发者对现有类进行扩展和重写，极大地丰富了语言的功能。这种灵活性使得Java成为模块化开发的理想选择，开发者可以创建可复用的代码模块，供不同项目引用。只需在需要的地方调用相应的方法，就能实现功能的集成，提高了开发效率和代码的可维护性。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术，它允许开发人员在HTML文档中嵌入Java脚本。在服务器端，JSP引擎负责解析这些页面，执行其中的Java代码，并将运行结果转化为HTML格式，随后将其发送给用户浏览器。这种技术极大地简化了构建具有丰富交互性的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着基础架构的角色。实质上，每个JSP页面在运行时都会被编译为一个Servlet实例，而Servlet遵循标准的协议来处理HTTP请求并生成相应的服务器响应。

MVC（Model-View-Controller）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。该模式将程序结构划分为三个关键部分。Model，即模型，包含了应用的核心数据结构和业务逻辑，专注于数据的管理，包括存储、获取和处理，但不涉及任何用户界面的细节。View，视图，构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户发起交互。它可以表现为图形界面、网页或是文本终端。Controller，控制器，作为应用的中枢，接收用户的输入，协调模型和视图以响应用户请求。它从用户那里接收指令，向模型请求处理数据，随后更新视图以展示结果。这种分离的关注点设计使得代码更易于维护和理解。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构形成对比。该架构的核心特点是用户通过Web浏览器即可访问和交互服务器上的应用，无需在本地计算机上安装专门的客户端软件。在当前数字化时代，B/S架构依然广泛应用，主要原因在于其显著的优势。首先，从开发角度，B/S模式简化了程序设计过程，降低了客户端的硬件要求，只需具备基本的网络浏览器功能即可。其次，对于大规模用户群体，这种架构极大地节省了用户的硬件成本，因为不再需要为每台设备配置高性能计算机。再者，由于数据存储在服务器端，安全性和访问的灵活性得到保证，用户无论身处何处，只要有互联网连接，就能获取所需信息。此外，用户已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装多个应用程序来访问特定服务，可能会引起用户的不便和疑虑，降低用户体验。因此，基于上述理由，选择B/S架构作为设计方案能够满足实际需求并提供良好的用户感受。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）。它的特性使其在众多同类系统中脱颖而出，成为广泛应用的选择。MySQL以其小巧精悍的架构、高效的运行速度而著称，尤其适合真实的租赁环境需求。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL具备显著的成本优势和开源特性，这正是我们将其纳入考虑的核心理由。

基于AI的个性化推荐引擎项目-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

基于AI的个性化推荐引擎数据库表设计

gexinghua_USER 表 - 用户表

字段名	数据类型	说明
ID	INT	用户唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，唯一，用于登录
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于验证和通信
REG_DATE	TIMESTAMP	注册日期
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间
基于AI的个性化推荐引擎	VARCHAR(50)	用户与此基于AI的个性化推荐引擎的关系或角色描述（例如：管理员、普通用户）

gexinghua_LOG 表 - 操作日志表

字段名	数据类型	说明
LOG_ID	INT	日志ID，主键
USER_ID	INT	与gexinghua_USER表关联的用户ID
ACTION	VARCHAR(100)	用户执行的操作描述
ACTION_DATE	TIMESTAMP	操作时间
DETAILS	TEXT	操作详细信息
基于AI的个性化推荐引擎	VARCHAR(50)	基于AI的个性化推荐引擎相关操作的上下文或影响

gexinghua_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	说明
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键
USER_ID	INT	与gexinghua_USER表关联的用户ID，管理员也是用户的一种类型
PRIVILEGES	VARCHAR(255)	管理员权限列表，用逗号分隔
基于AI的个性化推荐引擎	VARCHAR(50)	基于AI的个性化推荐引擎赋予的特定管理职责或领域

gexinghua_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	说明
INFO_KEY	VARCHAR(50)	信息键，唯一标识符
INFO_VALUE	TEXT	关键信息的值，如系统配置、公告等
DESCRIPTION	VARCHAR(255)	信息的简要描述，可能涉及基于AI的个性化推荐引擎的特性或设置
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后修改日期

基于AI的个性化推荐引擎系统类图

基于AI的个性化推荐引擎前后台

基于AI的个性化推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化推荐引擎测试用例

一、功能测试用例

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	测试状态
1	登录系统	正确用户名和密码	成功登录，跳转至主页面	基于AI的个性化推荐引擎	${pass/fail}
2	注册新用户	合法用户信息	新用户信息保存成功，显示注册成功提示	基于AI的个性化推荐引擎	${pass/fail}
3	搜索基于AI的个性化推荐引擎	关键字“基于AI的个性化推荐引擎”	显示匹配的基于AI的个性化推荐引擎列表	基于AI的个性化推荐引擎列表	${pass/fail}

二、性能测试用例

序号	测试点	预期负载	响应时间	CPU使用率	内存占用	测试状态
1	并发请求	100个用户同时搜索基于AI的个性化推荐引擎	≤2秒	≤80%	≤500MB	${pass/fail}
2	数据库压力	插入1000条基于AI的个性化推荐引擎数据	数据保存成功，无延迟	-	-	${pass/fail}

三、安全性测试用例

序号	测试内容	输入数据	预期结果	实际结果	测试状态
1	SQL注入	特殊字符注入尝试	系统应拒绝非法输入，无数据库异常	无异常	${pass/fail}
2	用户权限验证	未登录用户访问基于AI的个性化推荐引擎编辑页面	重定向至登录页面	重定向情况	${pass/fail}

四、兼容性测试用例

序号	测试环境	预期表现	实际表现	测试状态
1	Chrome浏览器	基于AI的个性化推荐引擎功能正常运行	基于AI的个性化推荐引擎	${pass/fail}
2	Firefox浏览器	基于AI的个性化推荐引擎功能正常运行	基于AI的个性化推荐引擎	${pass/fail}
3	Android设备	基于AI的个性化推荐引擎界面适配，功能正常	基于AI的个性化推荐引擎	${pass/fail}

基于AI的个性化推荐引擎部分代码实现