web大作业_基于JSP的基于AI的旅游推荐系统

本项目为（附源码）JSP实现的基于AI的旅游推荐系统研究与开发基于JSP的基于AI的旅游推荐系统设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)JSP实现的基于AI的旅游推荐系统开发与实现【源码+数据库+开题报告】web大作业_基于JSP的基于AI的旅游推荐系统设计与实现web大作业_基于JSP的基于AI的旅游推荐系统（附源码）JSP的基于AI的旅游推荐系统项目代码。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的旅游推荐系统作为JavaWeb技术的重要应用，日益凸显其在互联网领域的核心地位。本论文以“基于JavaWeb的基于AI的旅游推荐系统系统开发”为题，旨在探讨如何利用先进的JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的旅游推荐系统平台。首先，我们将对基于AI的旅游推荐系统的需求进行深入分析，阐述其实现的必要性和创新点。其次，详述系统设计与实现过程，包括架构选择、数据库设计以及关键功能模块的Java代码实现。最后，通过测试与优化，确保基于AI的旅游推荐系统系统的稳定运行，以期为同类项目的开发提供参考和借鉴。

基于AI的旅游推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的旅游推荐系统技术框架

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它融合了静态HTML与可执行的Java代码。在服务器端运行时，JSP会将这些Java片段转换并整合到HTML文档中，随后将生成的HTML发送至用户浏览器。这种机制使得开发者能够便捷地开发出具有丰富交互特性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了核心支撑角色。实质上，每一个JSP页面在执行过程中都会被翻译成一个Servlet实例。Servlet是遵循标准的编程接口，专门用于处理HTTP请求并生成相应的服务响应。

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浏览器来与服务器进行交互。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构为开发者提供了便捷的开发环境，减少了客户端的复杂性。用户仅需具备基本的网络浏览器，即可轻松访问系统，无需对客户端设备进行高配置，这对于拥有大量用户的系统来说，极大地降低了硬件成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性方面表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能安全地访问个人数据和资源。此外，从用户体验的角度看，人们已习惯于通过浏览器浏览各种信息，若需安装额外软件才能访问特定服务，可能会引起用户的抵触感和信任危机。综上所述，B/S架构以其灵活性、经济性和用户友好性，仍然是满足众多系统设计需求的理想选择。

MVC架构（Model-View-Controller）是一种经典的软件设计模式，旨在清晰地划分应用程序的三大核心组件，以优化管理并隔离不同的功能领域。该模式提升了代码的结构化、维护性和扩展性。Model（模型）涵盖了应用的数据模型及业务逻辑，它独立处理数据的存取和处理，与用户界面无直接关联。View（视图）构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作。视图的形式多样，可以是图形界面、网页或是文本形式。Controller（控制器）作为应用的中枢，接收用户的指令，协调模型和视图来响应这些请求。它接收输入，向模型请求所需数据，随后指示视图更新以呈现结果。通过MVC模式，各组件的关注点得以分离，从而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。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL相比Oracle和DB2等其他知名数据库，具有体积小巧、运行速度快的优势。特别是在实际的租赁环境背景下，MySQL以其低成本和开源本质，成为毕业设计的理想选择。这些因素共同构成了选用MySQL的主要考量。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语种，其独特之处在于能胜任桌面应用程序和Web应用的开发。它以其为基础构建的后台系统在当前信息技术领域中占据了重要地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象概念，与内存管理紧密相关，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某些特定的病毒攻击，从而提升程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特性，其类库不仅包含基础组件，更允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能性。此外，通过模块化编程，开发者可以封装常用功能，形成可复用的代码库。当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相应方法，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

基于AI的旅游推荐系统项目-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

基于AI的旅游推荐系统数据库表设计

AI_USER 表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识，主键，基于AI的旅游推荐系统系统的用户ID
USERNAME	VARCHAR	用户名，用于登录基于AI的旅游推荐系统系统
PASSWORD	VARCHAR	加密后的密码，保存基于AI的旅游推荐系统用户的登录密码
EMAIL	VARCHAR	用户邮箱，基于AI的旅游推荐系统的服务通知和找回密码
NICKNAME	VARCHAR	用户昵称，在基于AI的旅游推荐系统系统中的显示名称
STATUS	TINYINT	用户状态，如启用/禁用，控制在基于AI的旅游推荐系统的可用性

AI_LOG 表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志ID，主键，记录基于AI的旅游推荐系统系统的操作日志
USER_ID	INT	关联用户ID，引用AI_USER表
ACTION	VARCHAR	操作描述，记录在基于AI的旅游推荐系统执行的具体动作
TIMESTAMP	DATETIME	时间戳，记录日志的生成时间
DETAILS	TEXT	日志详情，保存基于AI的旅游推荐系统操作的详细信息

AI_ADMIN 表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键，基于AI的旅游推荐系统后台管理者的标识
USERNAME	VARCHAR	管理员用户名，用于基于AI的旅游推荐系统后台登录
PASSWORD	VARCHAR	加密后的密码，管理员在基于AI的旅游推荐系统后台的登录密码
NAME	VARCHAR	管理员姓名，显示在基于AI的旅游推荐系统后台界面
EMAIL	VARCHAR	管理员邮箱，用于基于AI的旅游推荐系统内部通讯

AI_CORE_INFO 表

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR	核心信息键，唯一标识基于AI的旅游推荐系统的关键配置项
INFO_VALUE	TEXT	信息值，存储基于AI的旅游推荐系统系统的核心配置数据
DESCRIPTION	VARCHAR	描述，说明该核心信息在基于AI的旅游推荐系统中的作用

基于AI的旅游推荐系统系统类图

基于AI的旅游推荐系统前后台

基于AI的旅游推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的旅游推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的旅游推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的旅游推荐系统测试用例

序号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际结果	结果判定
1	基于AI的旅游推荐系统登录功能	正确用户名、密码	登录成功提示	基于AI的旅游推荐系统用户登录成功	Pass
2	错误用户名登录	错误用户名、正确密码	登录失败提示	显示“用户名不存在”	Pass
3	基于AI的旅游推荐系统数据添加	新增基于AI的旅游推荐系统信息（如ID、名称、描述）	数据库中记录增加	新记录出现在基于AI的旅游推荐系统列表中	Pass/Fail
4	基于AI的旅游推荐系统数据修改	存在的基于AI的旅游推荐系统 ID，更新信息	数据库中记录更新	更新后的信息显示在基于AI的旅游推荐系统详情页	Pass/Fail
5	基于AI的旅游推荐系统数据删除	选择一个基于AI的旅游推荐系统并确认删除	数据库中记录减少	选定的基于AI的旅游推荐系统从列表中消失	Pass/Fail
6	基于AI的旅游推荐系统搜索功能	关键词（基于AI的旅游推荐系统名称或ID）	相关基于AI的旅游推荐系统列表	返回包含关键词的基于AI的旅游推荐系统	Pass/Fail
7	无权限访问	未登录用户尝试访问基于AI的旅游推荐系统管理页面	访问受限提示	弹出登录对话框或重定向至登录页面	Pass

基于AI的旅游推荐系统部分代码实现