本项目为基于springmvc的基于AI的个性化新闻推荐引擎实现课程设计基于springmvc的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计与实现【源码+数据库+开题报告】j2ee项目:基于AI的个性化新闻推荐引擎基于springmvc实现基于AI的个性化新闻推荐引擎课程设计web大作业_基于springmvc的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计 基于springmvc的基于AI的个性化新闻推荐引擎实现(项目源码+数据库+源代码讲解)。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计
在信息化社会飞速发展的今天，基于AI的个性化新闻推荐引擎 的设计与实现成为关注焦点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的个性化新闻推荐引擎系统。基于AI的个性化新闻推荐引擎作为现代互联网应用的重要组成部分，其开发涉及前端界面设计、后端服务处理及数据库管理等多个层面。首先，我们将详述基于AI的个性化新闻推荐引擎的需求分析，接着阐述选择JavaWeb的原因及技术栈的优势。然后，通过详细的设计方案与实施步骤，展示基于AI的个性化新闻推荐引擎的架构和功能实现。最后，对系统进行测试与优化，确保其稳定性和性能。此研究旨在为同类项目的开发提供参考，推动JavaWeb技术在实际应用中的创新与进步。
基于AI的个性化新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图
基于AI的个性化新闻推荐引擎技术框架
B/S架构
B/S架构，全称为Browser/Server架构，其核心特征在于用户通过浏览器与服务器进行交互，区别于传统的Client/Server架构。在当前信息化时代，B/S架构仍广泛应用，主要源于其独特的优势。首先，它极大地简化了开发流程，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，这对于大规模用户群来说，显著节省了设备成本。其次，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可访问性，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。此外，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于使用浏览器浏览各类内容，相比于需要安装专门软件，浏览器访问方式更显自由，不易引发用户的抵触情绪。因此，基于上述考量，采用B/S架构作为设计基础，能够更好地满足实际需求。
SpringBoot框架
Spring Boot作为一种流行的Java开发框架，对新手和经验丰富的Spring框架从业者同样友好，其易学性得益于丰富的学习资源，无论英文还是中文教程在国内外都广泛可用。该框架允许无缝整合和运行各类Spring项目，提供了便捷的迁移路径。值得注意的是，Spring Boot内置了Servlet容器，因此无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，它还集成了应用程序监控功能，使得开发者能在项目运行时实时监控，高效地识别和定位问题，从而实现快速故障修复，提升了开发效率。
Vue框架
Vue.js，一种渐进式的JavaScript框架，专用于构建用户界面与单页应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入现有项目，也可支持全方位的前端开发。该框架的核心聚焦于视图层，学习曲线平缓，且具备直观的数据绑定、组件系统和客户端路由机制。Vue.js通过组件化方法，使开发者能够将界面分解为独立、可重用的模块，每个模块专注于特定的功能区域，从而提升代码的可维护性和模块化程度。得益于其详尽的文档和活跃的社区，Vue.js为新手提供了一个友好的入门环境，便于快速掌握并应用。
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。作为轻量级数据库，MySQL以其小巧的体积、卓越的运行速度以及对开源环境的适应性而著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL具备低成本和开放源代码的优势，这使得它成为适合实际租赁环境的理想选择，特别是在满足毕业设计需求时，这些因素成为了优先考虑MySQL的关键原因。
Java语言
Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多功能性著称。它不仅支持桌面应用程序的开发，也广泛用于构建Web应用程序。Java的核心特性在于其面向对象的编程方式，其中变量扮演着关键角色，作为存储和操作数据的基本单元。通过变量，Java能够管理和操作内存，这一机制间接增强了Java程序的安全性，使其对许多类型的病毒具备一定的免疫力，从而提升软件的稳定性和持久性。 此外，Java的动态性体现在其允许对类进行扩展和重写，这极大地丰富了语言的功能。开发者可以创建自定义的类库，封装常用功能，以便在不同的项目中复用。只需简单地引入这些类库，并在需要的地方调用相应的方法，就能实现高效且一致的代码复用，这也是Java语言在软件工程中广受欢迎的重要原因。
MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种常用于构建应用程序的结构化设计方法，旨在优化代码组织和职责划分。该模式通过将程序分解为三个关键部分，增强了系统的可维护性、可扩展性和模块化。模型（Model）主要承载应用程序的数据模型和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理、获取和处理。视图（View）则担当用户交互的界面角色，它展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行界面。控制器（Controller）作为中心协调者，接收用户的输入指令，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现业务流程的控制和不同组件间的解耦，提升了代码的可维护性。
基于AI的个性化新闻推荐引擎项目-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的个性化新闻推荐引擎数据库表设计
gexinghua_USER 表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| ID | INT | 主键，唯一标识符，自增长 |
| USERNAME | VARCHAR(50) | 用户名，基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的登录账号 |
| PASSWORD | VARCHAR(100) | 加密后的密码，用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统身份验证 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统通信和找回密码 | |
| CREATE_TIME | TIMESTAMP | 用户创建时间，记录用户在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的注册日期 |
| UPDATE_TIME | TIMESTAMP | 最后修改时间，记录用户信息在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的最后更新时间 |
gexinghua_LOG 表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| LOG_ID | INT | 日志ID，主键，唯一标识符，自增长 |
| USER_ID | INT | 外键，关联gexinghua_USER表的ID，记录操作用户 |
| ACTION | VARCHAR(100) | 操作描述，记录在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的具体行为 |
| ACTION_TIME | TIMESTAMP | 操作时间，记录在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统执行该操作的时间点 |
| IP_ADDRESS | VARCHAR(50) | 操作IP地址，记录用户执行操作时的网络地址 |
gexinghua_ADMIN 表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| ADMIN_ID | INT | 管理员ID，主键，唯一标识符，自增长 |
| USERNAME | VARCHAR(50) | 管理员用户名，基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的后台管理员账号 |
| PASSWORD | VARCHAR(100) | 加密后的密码，用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统后台管理身份验证 |
| PRIVILEGE | INT | 权限等级，定义在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的管理权限级别 |
| CREATE_TIME | TIMESTAMP | 创建时间，记录管理员在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的添加日期 |
gexinghua_INFO 表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| INFO_ID | INT | 核心信息ID，主键，唯一标识符，自增长 |
| KEY | VARCHAR(50) | 关键字，用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的配置项标识 |
| VALUE | VARCHAR(255) | 值，对应关键字的配置值，存储基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的各种核心配置信息 |
| DESCRIPTION | TEXT | 配置说明，描述基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中该配置项的具体用途和含义 |
基于AI的个性化新闻推荐引擎系统类图
基于AI的个性化新闻推荐引擎前后台
基于AI的个性化新闻推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的个性化新闻推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的个性化新闻推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的个性化新闻推荐引擎测试用例
基于AI的个性化新闻推荐引擎 管理系统测试用例模板
本测试用例文档旨在详细描述基于AI的个性化新闻推荐引擎管理系统的功能测试，确保其符合用户需求和预期性能。
- 验证基于AI的个性化新闻推荐引擎的基本操作功能
- 确保系统的稳定性和安全性
- 检查用户界面的友好性和响应速度
- 操作系统: Windows 10 / macOS
- 浏览器: Chrome 90 / Firefox 88
- Java版本: JDK 1.8
- Web服务器: Tomcat 9.0
4.1 登录功能
| 序号 | 功能描述 | 预期结果 | 输入数据 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC01 | 正确登录 | 成功进入系统界面 | 正确用户名、密码 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎系统主页面 | PASS |
| TC02 | 错误登录 | 显示错误提示 | 错误用户名、密码 | 错误提示信息显示 | PASS |
4.2 基于AI的个性化新闻推荐引擎管理
| 序号 | 功能描述 | 预期结果 | 输入数据 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC03 | 添加基于AI的个性化新闻推荐引擎 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎成功添加至数据库 | 新基于AI的个性化新闻推荐引擎信息 | 提示信息显示，数据库更新 | PASS |
| TC04 | 修改基于AI的个性化新闻推荐引擎 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎信息更新 | 修改后的基于AI的个性化新闻推荐引擎信息 | 提示信息显示，数据库更新 | PASS |
| TC05 | 删除基于AI的个性化新闻推荐引擎 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎从数据库移除 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎 ID | 提示信息显示，数据库无该记录 | PASS |
以上测试用例覆盖了基于AI的个性化新闻推荐引擎管理系统的主体功能，通过执行这些测试用例，可以有效评估系统的功能完备性和用户体验。
基于AI的个性化新闻推荐引擎部分代码实现
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总结
在本次以"基于AI的个性化新闻推荐引擎"为主题的JavaWeb毕业设计中，我深入理解了Servlet、JSP及MVC架构的核心原理。通过实际开发基于AI的个性化新闻推荐引擎项目，我掌握了数据库设计与SQL优化，以及Spring Boot和Hibernate的整合应用。此外，体验了前后端交互流程，熟练运用Ajax实现异步更新。这次经历不仅提升了我的编程技能，更锻炼了团队协作与项目管理能力，为未来职场中的软件开发工作奠定了坚实基础。
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