javaweb和mysql实现的基于AI的新闻推荐引擎开发与实现

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在信息化社会飞速发展的今天，基于AI的新闻推荐引擎作为JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其在互联网领域的核心地位。本论文旨在探讨并实现一个基于JavaWeb的基于AI的新闻推荐引擎系统，旨在提升用户体验，优化业务流程。首先，我们将对基于AI的新闻推荐引擎的现状及需求进行深入分析，阐述其在Web环境中的重要性。接着，将详细介绍系统的设计理念、技术选型，包括Java语言、Servlet和JSP等关键技术。然后，通过详实的开发过程和实例，展示基于AI的新闻推荐引擎的实现细节。最后，进行系统测试与性能评估，以验证基于AI的新闻推荐引擎的有效性和可行性。本文期望能为JavaWeb领域的研究与实践提供有价值的参考。

基于AI的新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的新闻推荐引擎技术框架

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将程序拆分为三个关键部分，以提升可维护性、可扩展性和模块化。Model（模型）承担着应用程序的数据管理和业务逻辑功能，独立于用户界面，专注于数据的存储、获取和处理。View（视图）作为用户界面，展示由模型提供的数据，并且是用户与应用交互的界面，形式多样，如GUI、网页或命令行。Controller（控制器）作为协调者，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而确保了各组件间的低耦合度，增强了代码的可维护性。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，不仅支持桌面应用的开发，也广泛应用于构建网络应用程序，尤其是作为服务器端的后端技术。它以变量为核心，变量在Java中扮演着数据存储的角色，通过操作内存来实现功能，这种特性间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件能够抵抗某些直接针对它们的病毒，从而提升程序的稳定性和持久性。此外，Java具备动态执行的能力，其类库不仅包含基础类，还允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了Java的功能。程序员可以封装一些通用功能模块，供其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相关方法，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS），其独特优势使之成为业界广泛采用的解决方案之一。MySQL以其轻量级、高效运行的特性区别于Oracle和DB2等其他大型数据库系统。尤为关键的是，MySQL适应于实际的租赁场景，同时具备低成本和开源的优势，这成为了我们选择它的核心理由。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种技术，它允许开发人员将Java代码无缝集成到HTML页面中。这种技术的工作原理是，服务器负责执行含有Java代码的JSP页面，将执行结果转化为标准的HTML格式，随后发送给用户浏览器展示。JSP为构建具备交互性的Web应用提供了便捷的方式。其核心技术基础是Servlet，JSP页面在运行时会被翻译成Servlet类。Servlet作为一种标准化的接口，能够有效地处理HTTP请求并生成相应的服务器响应。

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（Client/Server）架构的一种提法。该架构的核心特点是通过Web浏览器来交互式地访问远程服务器。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，从开发角度来看，B/S架构极大地简化了程序的开发和维护，因为它将大部分逻辑处理集中在服务器端。其次，对于终端用户来说，它降低了硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可，无需高配置的个人计算机，这在大规模用户群体中能显著节省成本。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和可访问性，用户无论身处何地，只要有网络连接，就能获取所需信息。在用户体验上，用户已习惯于浏览器的便捷操作，避免了安装多个应用程序可能带来的不便和疑虑。因此，根据上述考虑，采用B/S架构设计方案是符合实际需求的合理选择。

基于AI的新闻推荐引擎项目-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的新闻推荐引擎数据库表设计

数据库表格模板

1. AI_USER 表 - 用户表

字段名	数据类型	注释
ID	INT	用户唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的新闻推荐引擎系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的新闻推荐引擎系统登录验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的新闻推荐引擎的通信和账户恢复
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于AI的新闻推荐引擎系统中的注册日期
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后登录时间，记录用户最近一次在基于AI的新闻推荐引擎系统中的登录时间

2. AI_LOG 表 - 日志表

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	日志ID，主键
USER_ID	INT	外键，关联AI_USER表，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR(100)	操作描述，记录在基于AI的新闻推荐引擎系统中的具体行为
TIMESTAMP	TIMESTAMP	日志时间，记录操作发生的时间点
DETAILS	TEXT	操作详情，详细描述基于AI的新闻推荐引擎系统中的操作过程

3. AI_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于AI的新闻推荐引擎系统的管理员身份标识
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的新闻推荐引擎系统的管理员登录验证
PRIVILEGES	TEXT	权限列表，描述管理员在基于AI的新闻推荐引擎系统中的操作权限

4. AI_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	注释
INFO_KEY	VARCHAR(50)	信息键，唯一标识符，用于区分不同的核心信息
INFO_VALUE	TEXT	信息值，存储基于AI的新闻推荐引擎系统的核心配置或状态信息
DESCRIPTION	VARCHAR(200)	描述，解释此核心信息在基于AI的新闻推荐引擎系统中的作用和意义

基于AI的新闻推荐引擎系统类图

基于AI的新闻推荐引擎前后台

基于AI的新闻推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的新闻推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的新闻推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的新闻推荐引擎测试用例

序号	测试用例ID	功能模块	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC_基于AI的新闻推荐引擎_01	用户登录	正确用户名、密码	登录成功界面	基于AI的新闻推荐引擎登录成功	PASS
2	TC_基于AI的新闻推荐引擎_02	注册新用户	唯一邮箱、用户名、密码	注册成功提示	基于AI的新闻推荐引擎注册成功，邮箱验证链接发送	PASS/FAIL
3	TC_基于AI的新闻推荐引擎_03	数据查询	搜索关键词	相关信息列表	返回基于AI的新闻推荐引擎中的匹配结果	PASS/FAIL
4	TC_基于AI的新闻推荐引擎_04	新增信息	完整有效信息	提交成功提示	基于AI的新闻推荐引擎显示新增信息记录	PASS/FAIL
5	TC_基于AI的新闻推荐引擎_05	编辑信息	已存在ID，更新内容	更新成功确认	基于AI的新闻推荐引擎中信息已更新	PASS/FAIL
6	TC_基于AI的新闻推荐引擎_06	删除信息	选定信息ID	删除确认提示，页面刷新	基于AI的新闻推荐引擎中信息消失	PASS/FAIL
7	TC_基于AI的新闻推荐引擎_07	权限管理	不同角色用户	角色对应的访问权限	基于AI的新闻推荐引擎按预设权限展示功能	PASS
8	TC_基于AI的新闻推荐引擎_08	系统异常	错误输入或非法请求	错误提示信息	基于AI的新闻推荐引擎提供清晰错误反馈	PASS

备注:
- 对于每个测试用例，"预期输出"应与实际应用中的正常行为一致。 - "实际输出"根据系统执行情况进行填写，"结果"标记为测试通过（PASS）或失败（FAIL）。 - 基于AI的新闻推荐引擎表示具体的系统名称，如“学生成绩管理系统”或“图书借阅管理系统”。

基于AI的新闻推荐引擎部分代码实现