B/S架构的电商网站个性化推荐算法研究源码开源

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在当今信息化社会，电商网站个性化推荐算法研究的开发与应用成为Web技术领域的焦点。本论文以“基于JavaWeb的电商网站个性化推荐算法研究系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的线上平台。首先，我们将详细阐述电商网站个性化推荐算法研究的需求分析，展示其在现实生活或业务中的重要地位。接着，将介绍选用JavaWeb的原因，探讨其核心特性与优势。随后，我们将设计并实现电商网站个性化推荐算法研究系统的架构，包括前端交互和后端处理，以及数据库设计。最后，通过测试与优化，确保系统的稳定性和性能。此研究不仅加深了对JavaWeb技术的理解，也为同类项目提供了可借鉴的实施策略。

电商网站个性化推荐算法研究系统架构图/系统设计图

电商网站个性化推荐算法研究技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升其可维护性与扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型、视图和控制器。模型负责管理应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和处理。视图则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，其形态可以是图形界面、网页或是文本形式。控制器作为中心协调者，接收用户的输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以反映结果。通过MVC架构，可以有效解耦各个组件，使得代码更易于理解和维护。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于C/S（客户机/服务器）架构的一种现代互联网技术。这种架构的核心特点是用户通过标准的Web浏览器来与远程服务器交互，执行各类应用。在当前信息化社会中，B/S架构仍然广泛应用，主要归因于其独特的优势。首先，它极大地简化了程序开发流程，降低了客户端的硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可，无需高性能计算机，这为大规模用户群体节省了大量的设备成本。其次，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，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷、安全地访问所需信息和资源。此外，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于使用熟悉的浏览器界面，而非安装多个专用软件，过多的软件安装可能会引起用户的抵触情绪和信任问题。因此，基于上述因素，选择B/S架构作为设计模式是符合实际需求和用户体验的理想选择。

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数据存储解决方案，MySQL相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，具有小巧、快速的特质。尤为关键的是，它在实际的租赁场景下表现出色，不仅成本效益高，而且其开放源码的特性进一步增强了其吸引力。这些核心优势正是我们在毕业设计中优先选择MySQL的主要原因。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种编程框架，它将Java代码融入HTML文档中，以实现页面的交互性。在服务器端运行时，JSP会将这些内嵌的Java指令转化为相应的HTML并发送至客户端浏览器。这种技术简化了开发人员构建具备实时交互功能的Web应用的过程。值得注意的是，JSP实质上依赖于Servlet技术，每个JSP页面在执行时都会被翻译成一个Servlet实例。Servlet作为一种标准化的方法，负责处理接收到的HTTP请求并生成对应的响应内容。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能支持多平台环境，既能构建桌面应用，也能打造网页应用。尤为显著的是，Java常被选作后端开发的核心语言，用于处理各类程序的后台逻辑。在Java中，变量是数据存储的关键，它们操控内存，同时也构成了保障系统安全的防线，使得由Java编写的程序对病毒具有一定的抵抗力，从而增强了程序的稳定性和持久性。此外，Java的动态执行特性和类的可重写性赋予了它强大的扩展性。开发者不仅能利用Java标准库提供的基础类，还能自定义和重写类，实现功能模块的封装。这些模块可以在不同的项目中复用，只需简单地引入并调用相关方法，极大地提升了开发效率和代码的可维护性。

电商网站个性化推荐算法研究项目-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

电商网站个性化推荐算法研究数据库表设计

用户表 (gexinghua_user)

字段名	数据类型	描述
id	INT PRIMARY	用户ID，主键
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识电商网站个性化推荐算法研究系统的用户
password	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于电商网站个性化推荐算法研究系统登录
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于电商网站个性化推荐算法研究系统通讯
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录用户在电商网站个性化推荐算法研究系统中的注册时间
updated_at	TIMESTAMP	更新时间，记录用户信息在电商网站个性化推荐算法研究系统中的最后修改时间

日志表 (gexinghua_log)

字段名	数据类型	描述
id	INT PRIMARY	日志ID，主键
user_id	INT	关联的用户ID，记录在电商网站个性化推荐算法研究系统中的操作用户
operation	VARCHAR(100)	操作描述，描述在电商网站个性化推荐算法研究系统中执行的动作
details	TEXT	操作详情，记录电商网站个性化推荐算法研究系统中的具体操作内容和结果
timestamp	TIMESTAMP	记录时间，操作发生的时间点

管理员表 (gexinghua_admin)

字段名	数据类型	描述
id	INT PRIMARY	管理员ID，主键
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，唯一标识在电商网站个性化推荐算法研究系统的管理员身份
password	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于电商网站个性化推荐算法研究系统后台登录
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于电商网站个性化推荐算法研究系统通讯和工作联系
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在电商网站个性化推荐算法研究系统中的添加时间
updated_at	TIMESTAMP	更新时间，记录管理员信息在电商网站个性化推荐算法研究系统中的最后修改时间

核心信息表 (gexinghua_core_info)

字段名	数据类型	描述
id	INT PRIMARY	核心信息ID，主键
product_name	VARCHAR(100)	电商网站个性化推荐算法研究系统名称，展示给用户的系统标识
version	VARCHAR(20)	电商网站个性化推荐算法研究系统版本，用于更新和兼容性检查
description	TEXT	系统描述，简述电商网站个性化推荐算法研究的功能和用途
created_at	TIMESTAMP	创建时间，电商网站个性化推荐算法研究系统初次部署的时间

电商网站个性化推荐算法研究系统类图

电商网站个性化推荐算法研究前后台

电商网站个性化推荐算法研究前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

电商网站个性化推荐算法研究后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

电商网站个性化推荐算法研究测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

电商网站个性化推荐算法研究测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	状态
TC01	电商网站个性化推荐算法研究登录功能	1. 打开电商网站个性化推荐算法研究网页 2. 输入有效用户名和密码 3. 点击“登录”按钮	用户成功进入系统界面	电商网站个性化推荐算法研究登录成功
TC02	电商网站个性化推荐算法研究注册新用户	1. 访问注册页面 2. 填写必填信息 3. 确认并提交	新用户账户创建成功通知	电商网站个性化推荐算法研究注册完成
TC03	电商网站个性化推荐算法研究数据查询	1. 登录电商网站个性化推荐算法研究系统 2. 输入查询条件 3. 点击“查询”	显示符合查询条件的数据列表	电商网站个性化推荐算法研究显示正确数据
TC04	电商网站个性化推荐算法研究数据添加	1. 进入添加页面 2. 填写必要信息 3. 提交新数据	新数据出现在电商网站个性化推荐算法研究的列表中	电商网站个性化推荐算法研究成功添加数据
TC05	电商网站个性化推荐算法研究数据编辑与删除	1. 选择一条记录进行编辑 2. 修改信息后保存 3. 删除另一条记录	编辑后的数据更新成功，删除记录消失	电商网站个性化推荐算法研究数据操作成功

电商网站个性化推荐算法研究部分代码实现