mvc模式的大数据驱动的视频推荐系统源码下载

本项目为基于mvc模式的大数据驱动的视频推荐系统实现【源码+数据库+开题报告】毕设项目: 大数据驱动的视频推荐系统基于mvc模式的大数据驱动的视频推荐系统(项目源码+数据库+源代码讲解)基于mvc模式的大数据驱动的视频推荐系统开发基于mvc模式的大数据驱动的视频推荐系统开发课程设计（附源码）基于mvc模式的大数据驱动的视频推荐系统研究与实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，大数据驱动的视频推荐系统——一个基于JavaWeb技术的创新型应用，成为了本次毕业设计的焦点。大数据驱动的视频推荐系统旨在解决现有系统的痛点，通过利用JavaWeb的强大功能，构建高效、安全的网络平台。本研究首先探讨了大数据驱动的视频推荐系统的需求背景及意义，随后深入剖析JavaWeb技术栈，包括Servlet、JSP与MVC架构等。接着，我们将详述系统设计与实现过程，展示大数据驱动的视频推荐系统如何巧妙融合前端界面与后端逻辑。最后，通过性能测试与用户反馈，评估大数据驱动的视频推荐系统的实用性和可扩展性，以期为同类项目提供有价值的参考。

大数据驱动的视频推荐系统系统架构图/系统设计图

大数据驱动的视频推荐系统技术框架

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，主要特点是通过Web浏览器来交互式地访问远程服务器。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点。首先，该架构显著简化了开发流程，便于程序的维护和扩展。其次，对于终端用户而言，无需配置高性能设备，仅需具备基本的网络浏览器即可访问应用，这极大地降低了硬件成本，尤其在用户基数庞大的情况下，节省的费用十分可观。再者，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了相对较高的数据安全性，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和资源。从用户体验角度出发，人们已习惯于通过浏览器浏览各类信息，若需要安装专用软件，可能会引发用户的抵触情绪，降低信任感。因此，综合考量，B/S架构在满足设计需求方面展现出其优越性和适应性。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的编程框架，其核心特点是将Java代码融入到HTML文档中。JSP在服务器端运行，通过将Java代码执行的结果转化为HTML格式，随后将这个HTML发送给用户浏览器展示。这一机制使得开发人员能够便捷地构建具备丰富交互特性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了基础支撑的角色。实际上，每当一个JSP页面被访问时，它会被编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的接口处理HTTP请求，并生成相应的响应，为JSP提供了强大的功能支持。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化的数据。它的特性使其在同类产品中脱颖而出，常被视为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其小巧轻盈、运行快速的特质见长。尤其值得一提的是，它在实际的租赁场景中表现出良好的适用性，同时具备低成本和开源的优势，这些都是在毕业设计中优先选择MySQL的重要考量因素。

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，旨在提升代码的组织性、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（模型）、View（视图）和Controller（控制器）。模型专注于管理应用程序的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面；视图则担当用户交互的界面，展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页等；控制器作为中介，接收用户输入，调度模型处理数据，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现关注点的分离，提高代码的可维护性。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多用途性著称。它不仅支持桌面应用的开发，还特别适用于构建网络应用程序，特别是作为后端服务的基础。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据在程序中的抽象表示，负责管理内存空间，这一特性间接增强了Java程序的安全性，因为它们对病毒具有一定的抵抗力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java具备强大的运行时灵活性，其类库不仅包含基础类，还允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能。此外，开发者能够封装特定功能为独立的模块，使得这些模块可以在不同的项目中被复用，只需简单地引入并调用相应的方法，从而提高了代码的可重用性和开发效率。

大数据驱动的视频推荐系统项目-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

大数据驱动的视频推荐系统数据库表设计

1. qudong_USER 表 - 用户表

字段名	数据类型	描述
id	INT	用户ID，主键，自增长
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识用户，大数据驱动的视频推荐系统系统中的登录名
password	VARCHAR(255)	用户密码，加密存储，用于大数据驱动的视频推荐系统系统的身份验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于大数据驱动的视频推荐系统发送通知和找回密码
create_time	TIMESTAMP	创建时间，记录用户账户在大数据驱动的视频推荐系统系统中的注册时间
update_time	TIMESTAMP	更新时间，记录用户信息最近修改的时间

2. qudong_LOG 表 - 操作日志表

字段名	数据类型	描述
id	INT	日志ID，主键，自增长
user_id	INT	关联用户ID，外键，记录执行操作的大数据驱动的视频推荐系统系统用户
operation	VARCHAR(200)	操作描述，详细记录用户在大数据驱动的视频推荐系统系统中的行为
timestamp	TIMESTAMP	操作时间，记录日志生成的时间点
status	VARCHAR(20)	操作状态，如"成功"或"失败"，反映大数据驱动的视频推荐系统系统内操作的结果
details	TEXT	操作详情，可选，提供更详尽的大数据驱动的视频推荐系统系统操作信息

3. qudong_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	描述
id	INT	管理员ID，主键，自增长
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，大数据驱动的视频推荐系统系统内的管理员身份标识
password	VARCHAR(255)	管理员密码，加密存储，用于大数据驱动的视频推荐系统系统的后台权限验证
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于大数据驱动的视频推荐系统系统内部通讯和通知
role	VARCHAR(50)	管理员角色，如"超级管理员"，决定在大数据驱动的视频推荐系统系统中的权限级别
create_time	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员账户在大数据驱动的视频推荐系统系统中的添加时间

4. qudong_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	描述
key	VARCHAR(50)	关键字，用于存储大数据驱动的视频推荐系统系统的关键配置或信息，如"system.name"、"company.address"等
value	TEXT	关键字对应的值，存储大数据驱动的视频推荐系统系统的核心配置或信息内容
description	VARCHAR(200)	关键信息描述，解释该配置在大数据驱动的视频推荐系统系统中的作用和意义
update_time	TIMESTAMP	最后更新时间，记录核心信息在大数据驱动的视频推荐系统系统中的最近修改时间

大数据驱动的视频推荐系统系统类图

大数据驱动的视频推荐系统前后台

大数据驱动的视频推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

大数据驱动的视频推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

大数据驱动的视频推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

大数据驱动的视频推荐系统测试用例

1. 登录功能测试

测试编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC1.1	大数据驱动的视频推荐系统正确用户名和密码	用户名: testUser, 密码: test123	成功登录，跳转至主页面
TC1.2	错误的用户名或密码	用户名: wrongUser, 密码: wrong123	登录失败，提示错误信息

2. 数据查询功能测试

测试编号	功能描述	查询条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC2.1	搜索特定信息	关键词: sampleData	返回包含sampleData的结果集
TC2.2	空查询条件	查询条件为空	显示所有信息或提示无结果

3. 数据添加功能测试

测试编号	功能描述	添加数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC3.1	添加有效大数据驱动的视频推荐系统数据	新增一条完整且有效的大数据驱动的视频推荐系统信息	数据成功添加，页面显示新记录
TC3.2	添加重复大数据驱动的视频推荐系统数据	已存在大数据驱动的视频推荐系统的信息	提示数据已存在，数据未添加

4. 数据修改功能测试

测试编号	功能描述	修改数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC4.1	修改大数据驱动的视频推荐系统信息	修改已存在的大数据驱动的视频推荐系统信息	数据成功更新，页面显示更新后信息
TC4.2	修改不存在的大数据驱动的视频推荐系统	非存在的大数据驱动的视频推荐系统 ID	提示找不到大数据驱动的视频推荐系统，数据未修改

5. 数据删除功能测试

测试编号	功能描述	删除数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC5.1	删除大数据驱动的视频推荐系统	选择一条有效的大数据驱动的视频推荐系统	数据成功删除，页面不再显示该记录
TC5.2	删除不存在的大数据驱动的视频推荐系统	非存在的大数据驱动的视频推荐系统 ID	提示找不到大数据驱动的视频推荐系统，数据未删除

大数据驱动的视频推荐系统部分代码实现