Java的基于深度学习的个性化推荐系统设计源码开源

本项目为基于Java的基于深度学习的个性化推荐系统设计设计课程设计基于Java的基于深度学习的个性化推荐系统设计设计与开发课程设计（附源码）Java实现的基于深度学习的个性化推荐系统设计开发与实现Java实现的基于深度学习的个性化推荐系统设计开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)web大作业_基于Java的基于深度学习的个性化推荐系统设计设计基于Java实现基于深度学习的个性化推荐系统设计【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

在信息化社会中，基于深度学习的个性化推荐系统设计的开发与应用成为互联网技术的重要研究领域。本论文以基于深度学习的个性化推荐系统设计为切入点，探讨基于JavaWeb的技术实现与优化策略。首先，我们将阐述基于深度学习的个性化推荐系统设计的背景及意义，展示其在现代web环境中的价值。接着，深入分析JavaWeb技术栈，包括Servlet、JSP和MVC架构，以及它们如何支撑基于深度学习的个性化推荐系统设计的构建。再者，详细描述基于深度学习的个性化推荐系统设计的设计与实现过程，重点关注数据库交互和安全性措施。最后，通过实际案例和性能测试，验证基于深度学习的个性化推荐系统设计的效能与可行性，提出未来改进方向。此研究旨在为基于深度学习的个性化推荐系统设计的创新开发提供理论支持和技术参考。

基于深度学习的个性化推荐系统设计系统架构图/系统设计图

基于深度学习的个性化推荐系统设计系统架构图,基于深度学习的个性化推荐系统设计系统设计图

基于深度学习的个性化推荐系统设计技术框架

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语系，其独特之处在于能胜任桌面应用和网络应用的开发。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，通过操纵变量来间接作用于内存，这一特性在一定程度上增强了程序的安全性，使得由Java编写的程序对病毒具有一定的免疫力，从而提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java的动态运行机制赋予了它强大的灵活性。开发者不仅能够利用Java核心库提供的基础类，还能够对这些类进行扩展和重定义，以满足特定需求。这种可扩展性使得Java能够实现丰富的功能，并鼓励代码复用。例如，开发者可以封装常用功能为独立模块，当其他项目需要时，只需简单引用并调用相应方法，大大提高了开发效率和代码质量。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种广泛采用的软件设计范式，旨在提升应用的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三大关键部分：模型（Model）专注于封装应用程序的核心数据结构和业务规则，独立于用户界面；视图（View）作为用户交互的界面展示，它呈现由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，其形态可多样化，包括GUI、网页等；控制器（Controller）充当协调者，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的请求，有效解耦了不同组件，提升了代码的可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），以其特定的优势在众多同类产品中脱颖而出。其小巧的体积、高效的运行速度以及对实际租赁环境的良好适应性，使得MySQL备受青睐。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL具备更低的成本和开源特性，这正是我们在毕业设计中优先选择它的核心理由。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它允许开发人员在HTML文档中集成Java脚本。这种技术的工作原理是：服务器负责解析并执行含有Java代码的JSP页面，将运行结果转化为静态HTML，随后将其传递给用户的浏览器。JSP的优势在于它简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。在底层，JSP依赖于Servlet技术——一个规范化的服务器端编程模型。实质上，每一个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例，通过Servlet来处理HTTP请求并生成相应的HTTP响应。

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浏览器作为客户端来接入服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便利性，使得程序开发更为高效。其次，对于终端用户，系统对硬件配置要求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，这极大地降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为显著。此外，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，都能安全地访问所需信息和资源。在用户体验上，用户已习惯于通过浏览器浏览各类信息，若需安装专门软件才能访问特定内容，可能会引起用户的不便感和抵触情绪，影响信任度。因此，综合考虑功能需求、易用性和经济性，选择B/S架构作为设计基础是合理的决策。

基于深度学习的个性化推荐系统设计项目-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

基于深度学习的个性化推荐系统设计数据库表设计

用户表 (shendu_USER)

字段名	数据类型	注释
ID	INT	用户唯一标识，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于深度学习的个性化推荐系统设计系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于深度学习的个性化推荐系统设计系统身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于深度学习的个性化推荐系统设计系统通讯和找回密码
REG_DATE	DATETIME	注册日期，记录用户加入基于深度学习的个性化推荐系统设计系统的时间
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME	最后一次登录时间，记录用户最近访问基于深度学习的个性化推荐系统设计系统的时间

日志表 (shendu_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	日志唯一标识，主键
USER_ID	INT	关联用户ID，外键引用shendu_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(50)	用户在基于深度学习的个性化推荐系统设计系统中的操作描述
ACTION_DATE	DATETIME	操作时间，记录用户在基于深度学习的个性化推荐系统设计系统执行动作的日期和时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(50)	用户执行操作时的IP地址，用于基于深度学习的个性化推荐系统设计系统的审计追踪

管理员表 (shendu_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于深度学习的个性化推荐系统设计系统的后台管理角色
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于深度学习的个性化推荐系统设计系统后台登录
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于深度学习的个性化推荐系统设计系统通讯

核心信息表 (shendu_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	核心信息唯一标识，主键
PRODUCT_NAME	VARCHAR(100)	基于深度学习的个性化推荐系统设计系统的产品名称
VERSION	VARCHAR(20)	基于深度学习的个性化推荐系统设计系统的版本号
DESCRIPTION	TEXT	基于深度学习的个性化推荐系统设计系统简介和功能描述
CREATION_DATE	DATETIME	系统创建日期，记录基于深度学习的个性化推荐系统设计开始运行的时间

基于深度学习的个性化推荐系统设计系统类图

基于深度学习的个性化推荐系统设计前后台

基于深度学习的个性化推荐系统设计前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的个性化推荐系统设计后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的个性化推荐系统设计测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的个性化推荐系统设计测试用例

I. 测试环境

操作系统 : Windows/Linux/Mac OS
浏览器 : Chrome/Firefox/Safari
Java版本 : JDK 1.8+
Web服务器 : Tomcat/Jetty
数据库 : MySQL/PostgreSQL

II. 功能测试

1. 登录功能

序号	输入条件	预期结果	实际结果	测试结论
1	正确用户名和密码	成功登录，跳转至主界面	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail
2	错误用户名	显示错误提示，无法登录	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail
3	空白用户名或密码	显示错误提示，无法登录	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail

2. 数据添加功能

序号	输入数据	预期结果	实际结果	测试结论
1	合法信息	数据成功添加，页面显示新记录	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail
2	缺失必填项	显示错误提示，数据未添加	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail
3	重复数据	显示警告提示，数据未添加	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail

III. 性能测试

序号	测试场景	预期性能指标	实际性能	测试结论
1	大量并发请求	响应时间 < 2s, 无崩溃	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail
2	数据库高负载	查询速度稳定，无延迟	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail

IV. 安全性测试

序号	测试内容	预期结果	实际结果	测试结论
1	SQL注入攻击	阻止非法输入，无数据泄露	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail
2	XSS攻击	过滤用户输入，防止代码执行	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail

V. 兼容性测试

序号	测试设备/浏览器	预期结果	实际结果	测试结论
1	PC - Chrome	正常显示和操作	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail
2	Mobile - Safari	响应式布局，功能可用	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail
3	Tablet - Firefox	适配屏幕，功能正常	基于深度学习的个性化推荐系统设计	Pass/Fail

基于深度学习的个性化推荐系统设计部分代码实现