基于javaweb和maven的基于AI的新闻推荐系统开发

本项目为基于javaweb和maven的基于AI的新闻推荐系统设计与开发基于javaweb和maven的基于AI的新闻推荐系统设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于javaweb和maven的基于AI的新闻推荐系统实现j2ee项目:基于AI的新闻推荐系统web大作业_基于javaweb和maven的基于AI的新闻推荐系统研究与实现javaweb和maven的基于AI的新闻推荐系统项目代码(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

在当前信息化社会中，基于AI的新闻推荐系统作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现显得尤为重要。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的新闻推荐系统系统。首先，我们将阐述基于AI的新闻推荐系统的背景及意义，分析市场需求；其次，深入研究JavaWeb框架，如Spring Boot和Hibernate，为基于AI的新闻推荐系统的开发奠定技术基础；再者，详细设计基于AI的新闻推荐系统的架构，包括前端界面和后端逻辑；最后，通过测试验证基于AI的新闻推荐系统的功能性能，提出可能的优化策略。此研究旨在为JavaWeb领域的应用开发提供新的视角和实践参考。

基于AI的新闻推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的新闻推荐系统技术框架

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。它的设计理念简洁而高效，以小型、快速和经济为主要优势，相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL展现了极高的性价比。在实际的租赁场景下，MySQL因其开源、低成本的特性，成为理想的数据库解决方案，这也是在毕业设计中优先选择它的主要原因。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语言，其独特性在于能胜任桌面应用及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，直接与内存交互，从而触及计算机安全的核心。正因为如此，Java具备了一定的抵御针对其应用程序的病毒能力，提升了程序的健壮性和持久性。此外，Java的动态执行特性赋予了它强大的灵活性。开发者不仅能够利用Java标准库提供的基础类，还能够对这些类进行重写和扩展，以满足特定需求。这使得Java能够实现丰富的功能，并鼓励代码复用。程序员可以封装常用功能为独立模块，当其他项目需要时，只需简单引入并调用相应方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它允许开发人员在HTML文档中整合Java编程元素。该技术的工作原理是：服务器负责执行JSP页面，将其中的Java代码逻辑转化为HTML格式，随后将生成的静态内容发送至用户浏览器。JSP的优势在于能便捷地构建具备交互性的Web应用。值得注意的是，JSP本质上依赖于Servlet技术——一个在服务器端处理HTTP请求并生成相应输出的标准规范。实际上，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例，从而实现在服务器端的功能执行。

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，客户端/服务器）架构形成对比。该架构的核心特点在于，用户通过Web浏览器即可访问和交互服务器上的应用。在当前时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，它极大地简化了软件开发流程，因为开发者只需关注服务器端的编程，降低了维护成本。其次，对于终端用户而言，无需拥有高性能的计算机，仅需一个能上网的浏览器即可使用，这显著降低了用户的硬件投入，尤其在大规模用户群体中，能节省大量成本。此外，B/S架构的数据存储在服务器端，增强了数据的安全性，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能访问所需信息和资源，提供了良好的可移动性和灵活性。在用户体验方面，用户已习惯于浏览器的便捷操作，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增加信任度。因此，根据这些考量，选择B/S架构作为设计基础是符合实际需求和用户期望的合理选择。

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。

基于AI的新闻推荐系统项目-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的新闻推荐系统数据库表设计

AI_USER 表

字段名	数据类型	注释
id	INT	用户ID，主键，自增长
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识符，基于AI的新闻推荐系统系统中的登录名
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的新闻推荐系统系统登录验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的新闻推荐系统系统中的通知和验证
phone	VARCHAR(20)	用户电话，紧急联系信息
create_time	DATETIME	用户创建时间，记录基于AI的新闻推荐系统系统中的注册时间

AI_LOG 表

字段名	数据类型	注释
log_id	INT	日志ID，主键，自增长
user_id	INT	关联AI_USER表的用户ID，记录操作用户
operation	VARCHAR(100)	操作描述，记录在基于AI的新闻推荐系统系统中的具体行为
detail	TEXT	操作详情，详细说明基于AI的新闻推荐系统系统中执行的操作内容
create_time	DATETIME	日志创建时间，记录操作发生的时间点

AI_ADMIN 表

字段名	数据类型	注释
admin_id	INT	管理员ID，主键，自增长
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于AI的新闻推荐系统系统后台的唯一标识符
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的新闻推荐系统系统后台登录验证
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的新闻推荐系统系统中的通知和验证
permissions	TEXT	权限列表，JSON格式，存储基于AI的新闻推荐系统系统中管理员的权限信息

AI_INFO 表

字段名	数据类型	注释
info_id	INT	核心信息ID，主键，自增长
key	VARCHAR(50)	关键字，标识基于AI的新闻推荐系统系统中的特定信息类别
value	TEXT	关联值，储存基于AI的新闻推荐系统系统核心配置或动态信息
description	VARCHAR(200)	信息描述，简述该条目在基于AI的新闻推荐系统系统中的作用和意义

基于AI的新闻推荐系统系统类图

基于AI的新闻推荐系统前后台

基于AI的新闻推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的新闻推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的新闻推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的新闻推荐系统测试用例

1. 登录功能测试

测试编号	输入条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC1.1	正确用户名和密码	成功登录，跳转至主页面	基于AI的新闻推荐系统	PASS
TC1.2	错误用户名	登录失败，提示用户名错误	基于AI的新闻推荐系统	FAIL
TC1.3	空白用户名和密码	不允许登录，提示必填项	基于AI的新闻推荐系统	FAIL

2. 数据查询功能测试

测试编号	输入条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC2.1	正确查询参数	显示匹配的基于AI的新闻推荐系统数据	基于AI的新闻推荐系统列表	PASS
TC2.2	错误查询参数	显示无结果或提示错误	无基于AI的新闻推荐系统显示	FAIL
TC2.3	空白查询参数	显示所有基于AI的新闻推荐系统数据或提示错误	全部基于AI的新闻推荐系统	WARN

3. 数据添加功能测试

测试编号	输入条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC3.1	合法基于AI的新闻推荐系统信息	基于AI的新闻推荐系统成功添加，页面刷新显示新数据	新基于AI的新闻推荐系统存在	PASS
TC3.2	缺失必要字段	提示用户填写完整信息，不添加	未添加基于AI的新闻推荐系统	FAIL
TC3.3	重复基于AI的新闻推荐系统信息	提示基于AI的新闻推荐系统已存在，不添加	未添加基于AI的新闻推荐系统	FAIL

4. 数据修改功能测试

测试编号	输入条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC4.1	选择基于AI的新闻推荐系统并修改	修改成功，页面显示更新后的基于AI的新闻推荐系统信息	更新成功	PASS
TC4.2	未选基于AI的新闻推荐系统直接提交	提示用户先选择基于AI的新闻推荐系统	无修改	FAIL
TC4.3	修改非法信息	提示用户输入合法信息，保持原样	未修改	FAIL

基于AI的新闻推荐系统部分代码实现