web大作业_基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的个性化推荐买菜平台实现

本项目为基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的个性化推荐买菜平台课程设计基于java+ssm+vue+mysql实现基于AI的个性化推荐买菜平台web大作业_基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的个性化推荐买菜平台基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的个性化推荐买菜平台研究与实现课程设计基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的个性化推荐买菜平台实现【源码+数据库+开题报告】基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的个性化推荐买菜平台【源码+数据库+开题报告】。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的个性化推荐买菜平台作为一款基于Javaweb技术的创新应用，其开发与实现旨在提升业务效率，优化用户体验。本论文以基于AI的个性化推荐买菜平台为研究核心，首先探讨了Javaweb技术的现状与发展趋势，为基于AI的个性化推荐买菜平台的设计奠定了理论基础。其次，详细阐述了基于AI的个性化推荐买菜平台的需求分析、系统架构设计以及关键功能模块的实现，彰显Javaweb技术的强大潜力。最后，通过实际测试与性能评估，证明基于AI的个性化推荐买菜平台的有效性与可行性，为同类项目的开发提供参考。本文旨在通过基于AI的个性化推荐买菜平台的实践，深化对Javaweb开发的理解，推动技术的创新应用。

基于AI的个性化推荐买菜平台系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化推荐买菜平台技术框架

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）架构形成对比。该架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端工具来连接和交互服务器。在当前信息化社会中，B/S架构之所以广泛应用，主要是因为它具备多项优势。首先，从开发角度来看，B/S模式简化了程序的开发流程，降低了复杂度。其次，用户端的要求极低，只需具备基本的网络浏览器即可，这极大地节省了用户在硬件配置上的投入，尤其当用户基数庞大时，这种经济效益更为显著。此外，由于所有数据存储在服务器端，安全性得到保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地访问所需信息和资源。在用户体验层面，用户已习惯通过浏览器获取多元信息，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任。综上所述，B/S架构适应了本设计对易用性和经济性的要求，成为理想的解决方案。

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，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将程序拆分为三个关键部分，以提升可维护性、可扩展性和模块化。Model（模型）承担着应用程序的数据管理和业务逻辑功能，独立于用户界面，专注于数据的存储、获取和处理。View（视图）作为用户界面，展示由模型提供的数据，并且是用户与应用交互的界面，形式多样，如GUI、网页或命令行。Controller（控制器）作为协调者，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而确保了各组件间的低耦合度，增强了代码的可维护性。

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。它的设计理念强调了简洁与高效，表现为体积小巧、运行速度快，这使得MySQL在众多大型数据库系统（如ORACLE和DB2）中独树一帜。尤其适合于实际的租赁环境，因为它不仅成本效益高，还支持开源代码，这些优势恰好满足了毕业设计的需求，因此成为了首选的数据库解决方案。

Java语言

Java作为一种广泛使用的编程语言，以其跨平台的特性矗立于行业前沿，既能支持桌面应用程序的开发，也能满足Web应用的需求。其核心在于对变量的管理，变量作为程序中数据的载体，与内存操作紧密相关，这一机制在一定程度上增强了Java程序的安全性，使其能够抵御某些针对特定语言的恶意攻击，从而提升软件的稳定性和持久性。此外，Java的动态运行机制赋予了它强大的灵活性，程序员不仅可利用预设的基础类库，还能自定义并重写类，实现功能扩展。这种模块化编程的方式使得代码可复用性极高，一旦开发出某一功能模块，其他项目只需简单引用并调用相应方法，就能便捷地应用这些功能，极大地提高了开发效率和代码质量。

SSM框架

在Java EE领域的企业级开发中，SSM框架组合（Spring、SpringMVC和MyBatis）占据着核心地位，常用于构建复杂且规模庞大的应用程序。Spring框架在这个体系中扮演着关键角色，它如同胶水一般整合各个组件，通过依赖注入（DI）实现控制反转（IoC），有效管理对象的生命周期和装配。SpringMVC作为Spring的一部分，它处理用户请求，DispatcherServlet担当调度者，确保请求能够准确路由至对应的Controller执行业务逻辑。MyBatis是对传统JDBC的一层轻量级封装，它使得数据库操作更为简洁透明，通过配置文件与实体类的Mapper接口联结，将SQL指令映射至具体的操作，提高了开发效率和代码可维护性。

基于AI的个性化推荐买菜平台项目-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的个性化推荐买菜平台数据库表设计

1. maicai_USER - 用户表

字段名	数据类型	描述
user_id	INT	主键，用户ID，自增长
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识基于AI的个性化推荐买菜平台中的用户
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的个性化推荐买菜平台登录验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的个性化推荐买菜平台找回密码或发送通知
create_time	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于AI的个性化推荐买菜平台中的注册时间
last_login_time	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近一次在基于AI的个性化推荐买菜平台上的登录时间

2. maicai_LOG - 操作日志表

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	主键，日志ID，自增长
user_id	INT	外键，引用maicai_USER.user_id，记录操作用户
operation	VARCHAR(100)	操作描述，详细说明在基于AI的个性化推荐买菜平台上执行的动作
ip_address	VARCHAR(45)	记录操作时的IP地址，用于基于AI的个性化推荐买菜平台日志追踪和安全分析
create_time	TIMESTAMP	日志创建时间，记录该操作在基于AI的个性化推荐买菜平台中的发生时间

3. maicai_ADMIN - 管理员表

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	主键，管理员ID，自增长
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于基于AI的个性化推荐买菜平台后台登录
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，管理员在基于AI的个性化推荐买菜平台后台的身份验证密码
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的个性化推荐买菜平台重要通知或找回密码
create_time	TIMESTAMP	管理员账号创建时间，记录在基于AI的个性化推荐买菜平台系统中的添加时间

4. maicai_CORE_INFO - 核心信息表

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	主键，核心信息ID，自增长
key	VARCHAR(50)	关键字，标识基于AI的个性化推荐买菜平台中的特定核心信息，如"system_name", "version"等
value	TEXT	关联的关键字的值，如基于AI的个性化推荐买菜平台名称或版本号等
update_time	TIMESTAMP	信息更新时间，记录基于AI的个性化推荐买菜平台核心信息在系统中的最近修改时间

基于AI的个性化推荐买菜平台系统类图

基于AI的个性化推荐买菜平台前后台

基于AI的个性化推荐买菜平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化推荐买菜平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化推荐买菜平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化推荐买菜平台测试用例

序号	测试编号	测试目标	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC001	基于AI的个性化推荐买菜平台登录功能	正确用户名、密码	登录成功页面	-	未执行
2	TC002	错误用户名登录	错误用户名、正确密码	错误提示信息	-	未执行
3	TC003	基于AI的个性化推荐买菜平台数据添加	新增基于AI的个性化推荐买菜平台信息	数据成功添加提示	-	未执行
4	TC004	基于AI的个性化推荐买菜平台数据修改	存在的基于AI的个性化推荐买菜平台ID及更新信息	修改成功提示	-	未执行
5	TC005	基于AI的个性化推荐买菜平台搜索功能	关键字（部分基于AI的个性化推荐买菜平台名称）	匹配的基于AI的个性化推荐买菜平台列表	-	未执行
6	TC006	基于AI的个性化推荐买菜平台删除操作	存在的基于AI的个性化推荐买菜平台ID	基于AI的个性化推荐买菜平台删除成功提示	-	未执行
7	TC007	多条件基于AI的个性化推荐买菜平台筛选	分类、价格范围等条件	符合条件的基于AI的个性化推荐买菜平台列表	-	未执行
8	TC008	基于AI的个性化推荐买菜平台排序功能	按名称或评分排序	排序后的基于AI的个性化推荐买菜平台列表	-	未执行
9	TC009	系统性能测试	高并发访问	系统响应时间在可接受范围内	-	未执行
10	TC010	安全性测试	SQL注入攻击尝试	防御机制触发，无数据泄露	-	未执行

基于AI的个性化推荐买菜平台部分代码实现