正文

java+ssm框架+Mysql的基于AI的个性化菜谱推荐平台项目代码【源码+数据库+开题报告】

计算机源码分享
计算机源码分享 V管理员 /0 评论 /11 阅读
0602

本项目为java+ssm框架+Mysql实现的基于AI的个性化菜谱推荐平台设计web大作业_基于java+ssm框架+Mysql的基于AI的个性化菜谱推荐平台web大作业_基于java+ssm框架+Mysql的基于AI的个性化菜谱推荐平台设计与实现基于java+ssm框架+Mysql的基于AI的个性化菜谱推荐平台课程设计（附源码）java+ssm框架+Mysql实现的基于AI的个性化菜谱推荐平台代码web大作业_基于java+ssm框架+Mysql的基于AI的个性化菜谱推荐平台开发 。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，基于AI的个性化菜谱推荐平台的开发与实现成为当前Web技术领域的热点。本论文以基于AI的个性化菜谱推荐平台为研究核心，探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的互联网应用。首先，我们将介绍基于AI的个性化菜谱推荐平台的背景及意义，阐述其在现代互联网环境中的重要地位。其次，详述项目设计的目标和内容，包括JavaWeb框架的选择、数据库设计以及用户交互界面的实现。再者，深入分析基于AI的个性化菜谱推荐平台的关键技术，如Servlet、JSP和Ajax等，并展示其实现过程。最后，通过测试与优化，确保基于AI的个性化菜谱推荐平台具备良好的性能和用户体验。此研究旨在为JavaWeb开发提供新的实践案例，推动相关技术的创新与发展。

基于AI的个性化菜谱推荐平台系统架构图/系统设计图

java+ssm框架+Mysql的基于AI的个性化菜谱推荐平台项目代码【源码+数据库+开题报告】

基于AI的个性化菜谱推荐平台技术框架

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，清晰地划分不同职责，以提升可维护性与扩展性。在该模式中，程序被划分为三个关键部分： - Model（模型）：这部分专注于应用程序的数据模型和业务逻辑，包含数据的管理与处理，但不涉及任何用户界面的实现细节。 - View（视图）：视图构成了用户与应用程序交互的界面，展示由模型提供的数据，并且支持用户的操作。它可以表现为图形用户界面、网页或其他形式的输出。 - Controller（控制器）：作为应用程序的中枢，控制器接收用户的输入，协调模型和视图来响应这些请求。它从用户输入中获取指令，向模型请求数据处理，随后更新视图以呈现处理结果。 通过这种分离关注点的方式，MVC模式增强了代码的组织结构，从而提升了代码的可维护性和可读性。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，不仅涵盖了桌面应用程序的开发，还广泛涉及基于浏览器的应用。它以其独特的方式，常被选作构建各种后台系统的基石。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据存储的抽象表示，负责管理内存，这也间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件能够抵抗直接针对它们的病毒攻击，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特性，其类库不仅限于内置的基础类，开发者可以进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能。此外，Java支持代码模块化，允许开发人员封装常用功能，形成可复用的组件。当其他项目需要这些功能时，只需简单地引入并调用相应方法，这显著提高了开发效率和代码的可维护性。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java企业级开发中广泛采用的一种核心技术栈，特别适合构建复杂的企业级应用程序。在该体系结构中，Spring担当核心角色，如同胶水一般整合各个组件，它管理对象的bean，执行控制反转（IoC），确保组件间的无缝协作。SpringMVC作为控制器，介入用户的HTTP请求，DispatcherServlet调度器将这些请求精准路由至对应的Controller处理。MyBatis作为JDBC的轻量级替代，简化了数据库底层的交互，通过配置文件将数据访问逻辑与实体类Mapper文件绑定，实现了SQL命令的映射，提高了代码的可读性和可维护性。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS）的主要工具，其特性显著，故而广受欢迎。MySQL以其轻量级、高效运行的特性区别于其他如ORACLE、DB2等大型数据库系统。尤为关键的是，它在实际的租赁场景中表现出色，不仅成本效益高，而且由于其开源的本质，进一步降低了使用门槛。这些核心优势成为了我们选用MySQL的关键因素。

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。这种架构模式的核心特点是利用Web浏览器作为客户端来访问和交互服务器上的应用程序。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构极大地简化了程序的开发和维护，因为所有的业务逻辑和数据存储集中在服务器端。其次，对于用户来说，硬件要求较低，只需具备网络连接和标准浏览器即可，这显著降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，能节省大量费用。此外，由于数据存放在服务器，安全性和可访问性得到保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息。在用户体验层面，浏览器的普遍使用使得用户更倾向于无需额外安装软件即可访问服务，避免了可能引发的不适应或不信任感。因此，B/S架构在许多情况下仍被视为满足设计需求的理想选择。

基于AI的个性化菜谱推荐平台项目-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的个性化菜谱推荐平台数据库表设计

基于AI的个性化菜谱推荐平台 管理系统数据库表格模板

1. AI_user - 用户表

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
id INT 11 NOT NULL 用户唯一标识符
username VARCHAR 50 NOT NULL 用户名，基于AI的个性化菜谱推荐平台系统的登录名称
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码，用于基于AI的个性化菜谱推荐平台系统登录验证
email VARCHAR 100 用户邮箱，用于基于AI的个性化菜谱推荐平台系统通讯
created_at DATETIME NOT NULL 用户创建时间
updated_at DATETIME 用户信息最后更新时间

2. AI_log - 日志表

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
log_id INT 11 NOT NULL 日志唯一ID
user_id INT 11 NOT NULL 关联的用户ID，记录基于AI的个性化菜谱推荐平台系统内用户操作
action VARCHAR 100 NOT NULL 操作描述，例如“登录”，“修改资料”等
details TEXT 操作详情，JSON格式，存储基于AI的个性化菜谱推荐平台系统内的具体操作信息
timestamp DATETIME NOT NULL 操作时间

3. AI_admin - 管理员表

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
admin_id INT 11 NOT NULL 管理员唯一标识符
username VARCHAR 50 NOT NULL 管理员用户名，基于AI的个性化菜谱推荐平台系统的超级管理员身份标识
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码，用于基于AI的个性化菜谱推荐平台系统管理员登录验证
created_at DATETIME NOT NULL 管理员账户创建时间
updated_at DATETIME 管理员账户信息最后更新时间

4. AI_core_info - 核心信息表

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
info_key VARCHAR 50 NOT NULL 关键信息标识，如“系统名称”，“版权信息”等
info_value TEXT NOT NULL 对应的关键信息值，存储基于AI的个性化菜谱推荐平台系统的核心配置信息
created_at DATETIME NOT NULL 信息创建时间
updated_at DATETIME 信息最后更新时间

基于AI的个性化菜谱推荐平台系统类图

基于AI的个性化菜谱推荐平台前后台

基于AI的个性化菜谱推荐平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化菜谱推荐平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化菜谱推荐平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化菜谱推荐平台测试用例

基于AI的个性化菜谱推荐平台 管理系统测试用例模板

本测试用例旨在确保基于AI的个性化菜谱推荐平台管理系统的核心功能能够稳定、高效地运行。以下是针对关键模块的测试案例。

2.1 用户登录模块

序号 测试编号 输入条件 预期结果 实际结果 结果判断
1 T001 正确用户名和密码 登录成功，显示用户主页面 基于AI的个性化菜谱推荐平台主页面加载 Pass
2 T002 错误用户名或密码 登录失败，提示错误信息 显示错误提示 Pass

2.2 数据添加模块

序号 测试编号 输入条件 预期结果 实际结果 结果判断
3 T003 合法基于AI的个性化菜谱推荐平台数据 数据成功添加至数据库，页面反馈成功信息 数据库记录增加 Pass
4 T004 缺失必要字段 提示用户输入完整信息，数据不保存 显示错误提示 Pass

2.3 数据查询模块

序号 测试编号 输入条件 预期结果 实际结果 结果判断
5 T005 关键词搜索 返回与关键词相关的基于AI的个性化菜谱推荐平台信息 显示搜索结果列表 Pass
6 T006 无关键词搜索 显示所有基于AI的个性化菜谱推荐平台数据 全部基于AI的个性化菜谱推荐平台列表加载 Pass
  • T007: 大量并发用户登录，测试系统响应时间和稳定性，确保基于AI的个性化菜谱推荐平台服务不崩溃
  • T008: 大数据量导入，检查系统的数据处理能力和内存占用
  • T009: 模拟SQL注入攻击，确保系统能有效防御
  • T010: 验证用户权限控制，防止非法访问基于AI的个性化菜谱推荐平台数据

通过上述测试用例，我们能够全面评估基于AI的个性化菜谱推荐平台管理系统的功能、性能和安全性，为用户提供安全可靠的服务。

基于AI的个性化菜谱推荐平台部分代码实现

java+ssm框架+Mysql的基于AI的个性化菜谱推荐平台项目代码【源码+数据库+开题报告】源码下载

总结

在本次以"基于AI的个性化菜谱推荐平台"为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Web应用程序的生命周期与MVC架构模式。通过实践，我熟练掌握了Servlet、JSP以及Spring Boot等核心技术，实现了基于AI的个性化菜谱推荐平台的高效后台管理和用户友好的前端展示。此外，数据库设计与优化、安全策略的实施也是重要收获，如使用Hibernate进行ORM，确保基于AI的个性化菜谱推荐平台数据的安全与高效。这次项目让我认识到团队协作和版本控制（如Git）的重要性，为未来职场奠定了坚实基础。