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在信息化时代背景下，基于AI的个性化菜单推荐作为一款基于JavaWeb技术构建的创新型应用，其开发旨在解决现有问题，提升用户体验。本论文将深入探讨基于AI的个性化菜单推荐的设计与实现，阐述使用JavaWeb技术的原因，分析系统需求，包括功能模块和性能要求。首先，我们将介绍JavaWeb平台的优势及其在基于AI的个性化菜单推荐中的应用；接着，详述系统架构与开发流程，包括前端界面、后端逻辑以及数据库设计；然后，讨论测试策略，确保基于AI的个性化菜单推荐的稳定性和效率。最后，对项目进行总结，反思开发过程中的挑战与解决方案，为同类项目的开发提供参考。

基于AI的个性化菜单推荐系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化菜单推荐技术框架

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。该模式将程序分解为三个关键部分，以提升可维护性与扩展性。Model（模型）专注于数据处理和业务逻辑，包含了应用程序的核心数据结构，负责数据的管理及操作，而不涉及用户界面的细节。View（视图）担当用户交互界面的角色，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形态可多样化，如GUI、网页或文本界面。Controller（控制器）作为中心协调器，接收用户输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求，有效解耦了不同组件，提升了代码的可维护性。

Java语言

Java作为一种广泛使用的编程语言，其独特之处在于能胜任桌面应用和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占据了重要地位。在Java中，变量扮演着关键角色，它们是数据存储的抽象表示，负责管理内存，这间接增强了Java程序的安全性，使其能够抵御针对特定Java程序的病毒攻击，从而提升程序的稳定性和持久性。此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者对内置类进行扩展和重定义，进一步丰富了其功能。通过模块化编程，开发者可以封装常用功能，并在不同项目中轻松复用，只需在需要的地方调用相应方法即可，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

B/S架构

在计算机系统设计中，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构形成对比，其主要特点是用户通过Web浏览器来交互式地访问服务器。尽管技术发展日新月异，但B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优点。首先，该架构极大地简化了软件开发过程，因为它集中处理逻辑在服务器端，而客户端仅需具备基本的网络浏览功能。这降低了对用户终端硬件配置的要求，使得大规模用户群体无需高额投入即可访问应用，从而节约了成本。其次，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，只要有互联网连接，就能即时获取所需信息和资源，增强了系统的灵活性和便捷性。此外，考虑到用户的使用习惯，大多数人已习惯于使用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，可能会引起用户的抵触情绪，降低用户体验，甚至可能导致信任度下降。因此，在综合评估后，选择B/S架构作为设计基础能够更好地满足实际需求。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术，它允许开发人员在HTML文档中嵌入Java脚本。在服务器端运行时，JSP会将这些含有Java代码的页面转化为普通的HTML，并将结果转发给用户浏览器。这种技术极大地简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着核心支撑的角色。本质上，每一个JSP页面在执行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的协议，负责处理HTTP请求并生成相应的响应内容。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化的数据。它的特性使其在众多同类系统中脱颖而出，成为受欢迎的选择。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其轻量级、高效能的特质著称。尤其是在实际的租赁环境毕业设计场景中，MySQL显得尤为适用，因为它具备低成本和开源的优势，这些因素都是我们决定采纳它的关键考量。

基于AI的个性化菜单推荐项目-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的个性化菜单推荐数据库表设计

数据库表格模板

1. AI_USER 表 - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
id	INT		NOT NULL	用户唯一标识符，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，基于AI的个性化菜单推荐系统的登录名
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于基于AI的个性化菜单推荐系统登录验证
email	VARCHAR	100		用户邮箱，基于AI的个性化菜单推荐系统中的联系方式
create_time	DATETIME		NOT NULL	用户创建时间，记录基于AI的个性化菜单推荐系统中的注册时间
last_login	DATETIME			最后一次登录时间，跟踪用户在基于AI的个性化菜单推荐系统中的活动

2. AI_LOG 表 - 日志表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
log_id	INT		NOT NULL	日志唯一标识符，主键
user_id	INT		NOT NULL	关联的用户ID，记录基于AI的个性化菜单推荐系统中用户的操作行为
action	VARCHAR	100	NOT NULL	操作描述，描述用户在基于AI的个性化菜单推荐系统中的具体动作
timestamp	TIMESTAMP		NOT NULL	操作时间，记录在基于AI的个性化菜单推荐系统中的时间戳
details	TEXT			操作详情，详细记录基于AI的个性化菜单推荐系统中的操作信息

3. AI_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
admin_id	INT		NOT NULL	管理员唯一标识符，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，用于基于AI的个性化菜单推荐系统的后台管理
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，基于AI的个性化菜单推荐系统后台管理的登录验证
email	VARCHAR	100		管理员邮箱，基于AI的个性化菜单推荐系统中的联系方式
create_time	DATETIME		NOT NULL	管理员创建时间，记录在基于AI的个性化菜单推荐系统中的注册时间

4. AI_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
info_key	VARCHAR	50	NOT NULL	关键信息键，如“系统名称”、“版本号”，标识基于AI的个性化菜单推荐信息
info_value	VARCHAR	255	NOT NULL	关键信息值，对应基于AI的个性化菜单推荐的详细信息内容
update_time	TIMESTAMP		NOT NULL	信息更新时间，记录基于AI的个性化菜单推荐信息的最近变更时间

基于AI的个性化菜单推荐系统类图

基于AI的个性化菜单推荐前后台

基于AI的个性化菜单推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化菜单推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化菜单推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化菜单推荐测试用例

基于AI的个性化菜单推荐（信息管理系统）测试用例模板

本测试用例旨在确保基于AI的个性化菜单推荐系统的核心功能稳定且符合预期。基于AI的个性化菜单推荐是一个基于JavaWeb技术的信息管理平台，旨在高效处理和存储各类信息。

确保基于AI的个性化菜单推荐的基础架构稳定
验证所有功能模块的正确性
检测用户界面的易用性和兼容性

硬件：标准PC配置
软件：Java 8+, Tomcat 9+, MySQL 5.7+
浏览器：Chrome 80+, Firefox 75+, Safari 13+

4.1 登录功能

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC01	用户登录	正确用户名/密码	成功登录，跳转至主页面	-	-

4.2 数据添加

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC02	添加基于AI的个性化菜单推荐信息	合法基于AI的个性化菜单推荐数据	数据成功添加，页面显示新记录	-	-

4.3 数据查询

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC03	搜索基于AI的个性化菜单推荐	关键词或ID	显示匹配的基于AI的个性化菜单推荐信息	-	-

4.4 数据修改

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC04	修改基于AI的个性化菜单推荐信息	错误ID，修正后的数据	基于AI的个性化菜单推荐信息更新，页面显示更新后内容	-	-

4.5 数据删除

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC05	删除基于AI的个性化菜单推荐	选择基于AI的个性化菜单推荐记录	记录从列表中移除，数据库无该记录	-	-

[ ] 执行所有测试用例
[ ] 记录并分析测试结果
[ ] 提交缺陷报告并跟踪修复

基于AI的个性化菜单推荐部分代码实现

（附源码）基于javaweb+Mysql的基于AI的个性化菜单推荐实现源码下载

总结

在本次以"基于AI的个性化菜单推荐"为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Java后端与Web前端的交互机制，熟练掌握了Servlet、JSP、MVC模式及SpringBoot框架。通过实现基于AI的个性化菜单推荐的功能，我强化了数据库设计与SQL操作技能，特别是运用Hibernate进行对象关系映射。此外，我还体验了敏捷开发流程，使用Git进行版本控制，增强了团队协作能力。这次实践让我认识到理论知识与实际项目结合的重要性，为未来职业生涯奠定了坚实基础。在未来，我计划进一步探索JavaWeb在云计算和微服务中的应用，提升基于AI的个性化菜单推荐的性能和可扩展性。

正文

（附源码）基于javaweb+Mysql的基于AI的个性化菜单推荐实现