本项目为web大作业_基于javaee的个性化新闻推荐算法实现javaee的个性化新闻推荐算法实现源码下载javaee项目:个性化新闻推荐算法实现基于javaee的个性化新闻推荐算法实现基于javaee的个性化新闻推荐算法实现开发【源码+数据库+开题报告】基于javaee的个性化新闻推荐算法实现【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，个性化新闻推荐算法实现作为一款基于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、安全的个性化新闻推荐算法实现系统。首先，我们将详述个性化新闻推荐算法实现的需求分析，阐述其在当前市场环境中的定位。接着，通过深入研究JavaWeb框架，设计系统的架构并实现关键功能。同时，我们将讨论数据库设计与优化，确保个性化新闻推荐算法实现的数据处理能力。最后，对系统进行全面测试，分析性能并提出改进策略。此研究不仅提升个性化新闻推荐算法实现的技术性能，也为同类项目的开发提供参考。

个性化新闻推荐算法实现系统架构图/系统设计图

个性化新闻推荐算法实现技术框架

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类产品中占据显著地位。作为轻量级但功能强大的解决方案，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对复杂查询的良好支持，成为了众多开发者青睐的选择。尤其对于实际的租赁环境而言，MySQL不仅满足业务需求，还具备低成本和开源的优势，这正是在毕业设计中选用它的关键原因。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、可维护性和扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：Model（模型）负责封装应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面进行数据的管理与处理；View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并支持用户操作，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行界面；Controller（控制器）充当中介，接收用户输入，协调模型和视图的交互，根据用户请求调用模型进行数据处理，并指示视图更新显示。通过MVC模式，各组件的职责明确，实现了关注点的分离，从而提高了代码的可维护性。

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。在当前数字化时代，B/S架构依然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，该架构极大地简化了软件开发过程，因为它依赖于通用的浏览器作为客户端，开发者无需针对不同操作系统进行适配。其次，从用户的角度来看，只需具备基本的网络连接和任何类型的浏览器，即可访问应用，降低了客户端硬件配置要求，从而节省了用户的成本。此外，由于数据集中存储在服务器端，数据安全得以有效保障，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。在用户体验层面，人们已习惯通过浏览器浏览各类内容，若需安装额外软件才能访问特定功能，可能会引起用户的反感和不信任。因此，综合考虑，B/S架构在满足设计需求方面展现出显著的适应性和实用性。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，以其跨平台的特性在桌面应用和Web服务领域占据重要地位。它以变量操作为核心，将数据存储于内存中，同时通过严谨的内存管理机制，增强了抵御病毒的能力，从而提升了由Java构建的应用程序的稳定性和安全性。此外，Java具备动态执行的特性，其类库不仅包含基础类，还允许开发者进行扩展和重写，这极大地丰富了语言的功能。开发者可以创建可复用的模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引用并调用相应方法，极大地提高了代码的复用性和开发效率。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它使开发人员能够在HTML文档中集成Java语言元素。这种技术的工作原理是，服务器负责执行JSP页面，将其中的Java代码转化为HTML格式，随后将其传输至用户浏览器呈现。JSP的优势在于能便捷地开发出具有高度交互性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了基础架构的角色。本质上，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet是一种标准化的方法，用以管理和生成对HTTP请求的响应。

个性化新闻推荐算法实现项目-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

个性化新闻推荐算法实现数据库表设计

用户表 (gexinghua_USER)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，唯一，用于登录
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的密码
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱，个性化新闻推荐算法实现系统联系信息
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册日期时间
LAST_LOGIN	DATETIME				最后一次登录时间

日志表 (gexinghua_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		关联用户表的ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL		操作描述，如“登录”，“编辑信息”等
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间
DETAILS	TEXT				操作详情，个性化新闻推荐算法实现系统中的具体动作记录

管理员表 (gexinghua_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的管理员密码
EMAIL	VARCHAR	100			管理员邮箱，个性化新闻推荐算法实现系统联系信息
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建管理员的日期时间

核心信息表 (gexinghua_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	核心信息ID，主键
KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		信息键，如"system.name"，"system.version"等
VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL		与键关联的值，个性化新闻推荐算法实现系统的配置或核心信息

个性化新闻推荐算法实现系统类图

个性化新闻推荐算法实现前后台

个性化新闻推荐算法实现前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

个性化新闻推荐算法实现后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

个性化新闻推荐算法实现测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

个性化新闻推荐算法实现测试用例

测试用例模板 - 个性化新闻推荐算法实现: 各种信息管理系统

测试编号	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC1	正确用户名和密码	成功登录，跳转至主页面	个性化新闻推荐算法实现显示用户信息	Pass
TC2	错误用户名	登录失败，提示错误信息	个性化新闻推荐算法实现显示“用户名不存在”	Pass/Fail
TC3	空白输入	登录失败，提示必填项	个性化新闻推荐算法实现显示“请输入用户名/密码”	Pass/Fail

测试编号	描述	预期结果	实际结果	结果判定
TC4	添加新信息	个性化新闻推荐算法实现成功保存并显示新记录	新信息出现在列表中	Pass
TC5	重复数据	个性化新闻推荐算法实现提示“数据已存在”	无法添加，显示错误消息	Pass/Fail
TC6	空缺必填字段	个性化新闻推荐算法实现不允许提交，提示填写完整	显示“请填写所有必填字段”	Pass/Fail

测试编号	查询条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC7	存在的ID	个性化新闻推荐算法实现返回匹配的信息	显示正确信息详情	Pass
TC8	不存在的ID	个性化新闻推荐算法实现显示“未找到信息”	无匹配信息显示	Pass
TC9	模糊查询	个性化新闻推荐算法实现返回包含关键词的所有信息	返回相关记录列表	Pass/Fail

测试编号	修改内容	预期结果	实际结果	结果判定
TC10	更新有效信息	个性化新闻推荐算法实现更新记录，显示修改后的信息	数据库中的信息更新	Pass
TC11	修改不存在的ID	个性化新闻推荐算法实现提示“信息不存在”	无法修改，显示错误信息	Pass/Fail
TC12	不改变信息	个性化新闻推荐算法实现应保持原有信息不变	信息未做任何改动	Pass

测试编号	删除操作	预期结果	实际结果	结果判定
TC13	删除存在的记录	个性化新闻推荐算法实现成功移除，从列表中消失	记录从列表中消失	Pass
TC14	删除不存在的记录	个性化新闻推荐算法实现提示“记录不存在”	无法删除，显示错误信息	Pass/Fail
TC15	删除后尝试访问	个性化新闻推荐算法实现显示“记录已被删除”	无法访问已删除的记录	Pass

以上测试用例覆盖了个性化新闻推荐算法实现系统的主要功能，确保其在实际使用中的稳定性和准确性。

个性化新闻推荐算法实现部分代码实现

（附源码）javaee的个性化新闻推荐算法实现项目代码源码下载

总结

在我的本科毕业论文《个性化新闻推荐算法实现: JavaWeb技术在现代企业级应用中的实践与探索》中，我深入研究了个性化新闻推荐算法实现如何利用JavaWeb技术构建高效、可扩展的网络系统。通过这次项目，我掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心技术，并理解了MVC设计模式的精髓。实际开发过程中，个性化新闻推荐算法实现的数据库优化和安全性策略让我深刻体验到理论知识与实践结合的重要性。此外，团队协作与版本控制（如Git）的应用，提升了我的沟通与项目管理能力。这次经历不仅巩固了我的编程技能，更让我对未来的职业发展有了清晰的认识。

正文

（附源码）javaee的个性化新闻推荐算法实现项目代码