（附源码）jsp+servlet实现的基于AI的个性化家电推荐开发与实现

本项目为jsp+servlet实现的基于AI的个性化家电推荐开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于jsp+servlet的基于AI的个性化家电推荐研究与实现【源码+数据库+开题报告】基于jsp+servlet的基于AI的个性化家电推荐实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于jsp+servlet的基于AI的个性化家电推荐开发【源码+数据库+开题报告】jsp+servlet的基于AI的个性化家电推荐源码下载基于jsp+servlet的基于AI的个性化家电推荐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

在当今信息化社会中，基于AI的个性化家电推荐作为企业数字化转型的关键工具，已引起广泛关注。本论文旨在探讨和实现一款基于JavaWeb技术的基于AI的个性化家电推荐系统，以提升业务效率和用户体验。首先，我们将介绍基于AI的个性化家电推荐的背景与重要性，阐述其在现代互联网环境中的应用现状。接着，详细分析系统需求，设计并实施采用JavaWeb框架的解决方案。在开发过程中，将详述关键技术如Servlet、JSP及数据库交互的运用。最后，通过测试验证基于AI的个性化家电推荐系统的功能与性能，为同类项目的开发提供参考。此研究不仅锻炼了JavaWeb开发技能，也为基于AI的个性化家电推荐领域的创新实践贡献了一份力量。

基于AI的个性化家电推荐系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化家电推荐技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过浏览器来与服务器进行交互。在当前信息化社会中，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，这种架构在开发层面具有高效性，简化了程序的维护和更新。其次，对于终端用户，它降低了硬件要求，只需具备基本的网络浏览器即可，极大地节省了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中更为显著。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和访问的灵活性，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息。从用户体验来看，人们已习惯于使用浏览器浏览各类信息，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。因此，根据上述分析，选择B/S架构作为设计基础能够满足实际需求。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它允许开发人员将Java编程语言的逻辑嵌入到HTML文档中。在服务器端运行时，JSP会将这些含有Java代码的页面转化为普通的HTML，并将结果转发至用户浏览器。这一特性使得开发者能够便捷地构建具备实时交互功能的Web应用。JSP的背后，Servlet扮演了基础架构的角色。实质上，每个JSP页面在执行过程中都会被翻译成一个Servlet类。Servlet遵循标准的协议，有效地管理和响应HTTP请求，同时生成相应的服务器响应。

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数据存储解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行效率而著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL在实际的租赁环境应用中展现出极高的性价比，尤其体现在其开源、低成本的特质上。这些因素共同决定了MySQL成为本毕业设计项目的首选数据库系统。

Java语言

Java编程语言现已成为广泛应用的主流语言，其独特之处在于能支持桌面应用以及Web应用程序的开发。它以变量为核心，将数据以特定的形式存储在内存中，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使其对病毒具有一定的抵抗力，从而提升了基于Java开发的软件的稳定性和持久性。此外，Java具备强大的动态执行能力，允许开发者对预设的类进行重写和扩展，这极大地丰富了其功能集。开发者还可以封装功能模块，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）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在提升应用的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分。Model（模型）专注于应用程序的核心数据结构和业务规则，处理数据的存取与处理，而不涉及用户界面。View（视图）充当用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户发起操作。它可以表现为各种形式，如图形界面、网页或命令行界面。Controller（控制器）作为中心协调者，接收用户的输入，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，有效提升了代码的可维护性。

基于AI的个性化家电推荐项目-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

基于AI的个性化家电推荐数据库表设计

用户表 (AI_user)

字段名	数据类型	描述
id	INT	用户唯一标识符，主键
username	VARCHAR(50)	用户名，用于基于AI的个性化家电推荐登录
password	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的个性化家电推荐身份验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的个性化家电推荐通信和找回密码
created_at	TIMESTAMP	用户创建时间
updated_at	TIMESTAMP	用户信息最后更新时间

日志表 (AI_log)

字段名	数据类型	描述
id	INT	日志唯一标识符，主键
user_id	INT	关联的用户ID
action	VARCHAR(50)	在基于AI的个性化家电推荐中执行的操作类型
description	TEXT	操作描述，记录基于AI的个性化家电推荐中用户的行为详情
timestamp	TIMESTAMP	日志记录时间

管理员表 (AI_admin)

字段名	数据类型	描述
id	INT	管理员唯一标识符，主键
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于基于AI的个性化家电推荐后台管理
password	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的个性化家电推荐后台身份验证
created_at	TIMESTAMP	管理员账号创建时间
updated_at	TIMESTAMP	管理员信息最后更新时间

核心信息表 (AI_core_info)

字段名	数据类型	描述
id	INT	核心信息唯一标识符，主键
info_key	VARCHAR(50)	信息键，对应基于AI的个性化家电推荐中的配置项
info_value	TEXT	信息值，存储基于AI的个性化家电推荐的配置内容
description	VARCHAR(200)	关键信息描述，说明该配置在基于AI的个性化家电推荐中的作用和意义
created_at	TIMESTAMP	信息添加时间
updated_at	TIMESTAMP	信息最后更新时间

基于AI的个性化家电推荐系统类图

基于AI的个性化家电推荐前后台

基于AI的个性化家电推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化家电推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化家电推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化家电推荐测试用例

序号	测试用例ID	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC_基于AI的个性化家电推荐_01	登录功能	正确用户名，正确密码	成功登录页面	基于AI的个性化家电推荐用户成功登录	Pass
2	TC_基于AI的个性化家电推荐_02	注册新用户	唯一用户名，有效邮箱	注册确认邮件发送	用户收到基于AI的个性化家电推荐注册确认邮件	Pass
3	TC_基于AI的个性化家电推荐_03	数据检索	关键词“基于AI的个性化家电推荐”	相关基于AI的个性化家电推荐信息列表	显示含有关键词的基于AI的个性化家电推荐信息	Pass/Negative
4	TC_基于AI的个性化家电推荐_04	新增基于AI的个性化家电推荐记录	完整基于AI的个性化家电推荐信息	数据保存成功提示	“基于AI的个性化家电推荐添加成功”提示	Pass
5	TC_基于AI的个性化家电推荐_05	编辑基于AI的个性化家电推荐信息	存在的基于AI的个性化家电推荐ID，更新信息	更新确认信息	“基于AI的个性化家电推荐已更新”提示	Pass
6	TC_基于AI的个性化家电推荐_06	删除基于AI的个性化家电推荐	选中的基于AI的个性化家电推荐ID	基于AI的个性化家电推荐删除成功提示	基于AI的个性化家电推荐从列表中移除	Pass
7	TC_基于AI的个性化家电推荐_07	权限管理	管理员账号，尝试访问基于AI的个性化家电推荐设置	基于AI的个性化家电推荐设置界面	管理员可访问并修改基于AI的个性化家电推荐设置	Pass
8	TC_基于AI的个性化家电推荐_08	错误处理	无效基于AI的个性化家电推荐ID，尝试访问详情	错误提示信息	显示“找不到基于AI的个性化家电推荐”	Pass

基于AI的个性化家电推荐部分代码实现