正文

基于javaweb和mysql实现人工智能推荐电商平台课程设计

计算机源码分享
计算机源码分享 V管理员 /0 评论 /12 阅读
0603

本项目为毕业设计项目: 人工智能推荐电商平台基于javaweb和mysql的人工智能推荐电商平台开发课程设计（附源码）基于javaweb和mysql的人工智能推荐电商平台基于javaweb和mysql的人工智能推荐电商平台设计与实现课程设计javaweb和mysql实现的人工智能推荐电商平台开发与实现web大作业_基于javaweb和mysql的人工智能推荐电商平台设计与实现。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，人工智能推荐电商平台作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，旨在解决现有问题并提升效率。本论文以人工智能推荐电商平台的设计与实现为主题，探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的网络平台。首先，我们将分析人工智能推荐电商平台的需求背景及市场现状，阐述其重要性。接着，详细阐述系统架构设计，包括前端展示、后端逻辑以及数据库交互。然后，深入研究关键技术，如Spring Boot、Hibernate和Ajax在人工智能推荐电商平台中的应用。最后，通过测试与优化确保人工智能推荐电商平台的稳定性和性能。此研究不仅对人工智能推荐电商平台的开发具有指导意义，也为同类JavaWeb项目的开发提供了参考。

人工智能推荐电商平台系统架构图/系统设计图

基于javaweb和mysql实现人工智能推荐电商平台课程设计

人工智能推荐电商平台技术框架

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。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL与大型数据库系统如ORACLE和DB2相比，以其小巧的体积和快速的运行速度脱颖而出。特别是在实际的租赁场景下，考虑到毕业设计的需求，MySQL显得尤为适用，因为它不仅成本效益高，而且拥有开放源码的优势。这些因素综合起来，构成了选择MySQL作为主要技术栈的关键理由。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它融合了HTML与Java编程语言。在JSP中，开发者可以在网页模板内直接插入Java脚本，这些脚本在服务器端运行。经过处理后，它们生成HTML格式的输出，并将其发送到用户的浏览器。JSP的优势在于其能便捷地构建具备丰富交互性的Web应用。 值得注意的是，JSP本质上是依赖于Servlet技术的。每个JSP页面在执行过程中都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的协议，负责接收并响应HTTP请求，同时生成相应的服务端输出。因此，Servlet为JSP提供了坚实的后端支持，确保了Web应用程序的稳定运行。

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。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便捷的编程环境，开发者可以高效地构建应用程序。其次，从用户角度来看，它对客户端硬件要求极低，用户仅需具备基本的网络浏览器即可访问，极大地降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，这种架构能显著节省开支。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面表现出色，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能即时获取所需信息。在用户体验层面，人们已习惯通过浏览器获取各种信息，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。因此，基于这些考量，选择B/S架构作为设计基础是符合实际需求的合理选择。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能胜任桌面应用和Web应用的开发。它常被选用作为后台处理技术，以支撑各种应用程序的运行。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，也因此间接增强了Java程序的安全性——由于其内存管理机制，Java程序能够抵御某些特定的病毒攻击，从而提升软件的稳定性和持久性。 此外，Java具备强大的动态运行特性，允许程序员对预置的类进行扩展和重定义，极大地丰富了其功能范畴。这种灵活性使得开发者能够构建可复用的代码模块，一旦创建完成，这些模块可以在不同的项目中直接引入并按需调用，显著提高了开发效率和代码的可维护性。

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，旨在提升代码的组织性、可维护性和可扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。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，专注于数据的管理与处理。视图则担当用户交互的界面角色，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，涵盖图形、网页或文本等形式。控制器作为中介，接收用户的输入指令，协调模型和视图来响应这些请求，确保数据流动和用户反馈的顺畅。通过这种职责分离，MVC模式有助于提高代码的可读性和可维护性。

人工智能推荐电商平台项目-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

人工智能推荐电商平台数据库表设计

人工智能推荐电商平台 管理系统数据库表格模板

1. rengongzhineng_USER 表 - 用户表

字段名 数据类型 描述
id INT 用户ID，主键，自增长
username VARCHAR 用户名，唯一标识符，人工智能推荐电商平台中的登录名
password VARCHAR 用户密码，加密存储，用于人工智能推荐电商平台的安全登录
email VARCHAR 用户邮箱，用于人工智能推荐电商平台的通讯和验证
created_at TIMESTAMP 创建时间，记录用户在人工智能推荐电商平台中的注册时间

2. rengongzhineng_LOG 表 - 日志表

字段名 数据类型 描述
log_id INT 日志ID，主键，自增长
user_id INT 关联的用户ID，外键，指向rengongzhineng_USER表
action VARCHAR 在人工智能推荐电商平台中执行的操作描述
timestamp TIMESTAMP 操作时间，记录在人工智能推荐电商平台上的活动时间点
details TEXT 操作详情，保存人工智能推荐电商平台操作的具体信息

3. rengongzhineng_ADMIN 表 - 管理员表

字段名 数据类型 描述
admin_id INT 管理员ID，主键，自增长
username VARCHAR 管理员用户名，人工智能推荐电商平台后台的身份标识
password VARCHAR 管理员密码，加密存储，用于人工智能推荐电商平台后台的安全登录
email VARCHAR 管理员邮箱，用于人工智能推荐电商平台后台通讯和验证
permissions VARCHAR 管理员权限，定义在人工智能推荐电商平台中的操作权限范围

4. rengongzhineng_CORE_INFO 表 - 核心信息表

字段名 数据类型 描述
info_key VARCHAR 核心信息键，唯一，如人工智能推荐电商平台版本、公司名称等
info_value VARCHAR 对应键的信息值，如版本号1.0、公司名称XYZ公司等
last_updated TIMESTAMP 最后更新时间，记录人工智能推荐电商平台核心信息的修改时间

以上表格模板适用于人工智能推荐电商平台管理系统，可根据实际需求进行调整和扩展。

人工智能推荐电商平台系统类图

人工智能推荐电商平台前后台

人工智能推荐电商平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

人工智能推荐电商平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

人工智能推荐电商平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

人工智能推荐电商平台测试用例

1. 登录功能测试

序号 测试项 输入数据 预期结果 实际结果 结果判定
1 正确用户名和密码 人工智能推荐电商平台管理员账号, 正确密码 成功登录，跳转至管理界面
2 错误用户名 非人工智能推荐电商平台管理员账号, 正确密码 登录失败，提示用户名错误
3 错误密码 人工智能推荐电商平台管理员账号, 错误密码 登录失败，提示密码错误

2. 数据添加功能测试

序号 测试项 输入数据 预期结果 实际结果 结果判定
4 添加新人工智能推荐电商平台信息 合法人工智能推荐电商平台数据 人工智能推荐电商平台成功添加，页面显示新数据
5 添加重复人工智能推荐电商平台信息 已存在人工智能推荐电商平台数据 提示人工智能推荐电商平台已存在，数据未添加

3. 数据查询功能测试

序号 测试项 输入数据 预期结果 实际结果 结果判定
6 搜索合法人工智能推荐电商平台 存在的人工智能推荐电商平台ID 显示人工智能推荐电商平台详细信息
7 搜索不存在人工智能推荐电商平台 不存在的人工智能推荐电商平台ID 提示人工智能推荐电商平台未找到

4. 数据修改功能测试

序号 测试项 输入数据 预期结果 实际结果 结果判定
8 修改人工智能推荐电商平台信息 存在的人工智能推荐电商平台ID及更新内容 人工智能推荐电商平台信息更新成功，页面显示新信息
9 修改不存在人工智能推荐电商平台 不存在的人工智能推荐电商平台ID及更新内容 提示人工智能推荐电商平台未找到，数据未修改

5. 数据删除功能测试

序号 测试项 输入数据 预期结果 实际结果 结果判定
10 删除人工智能推荐电商平台 存在的人工智能推荐电商平台ID 人工智能推荐电商平台删除成功，页面不再显示该数据
11 删除不存在人工智能推荐电商平台 不存在的人工智能推荐电商平台ID 提示人工智能推荐电商平台未找到，数据未删除

人工智能推荐电商平台部分代码实现

基于javaweb和mysql实现人工智能推荐电商平台课程设计源码下载

总结

在我的本科毕业论文《人工智能推荐电商平台: 一个基于Javaweb的创新实践》中，我深入探索了人工智能推荐电商平台的开发与应用。通过本次研究，我掌握了Javaweb的核心技术，如Servlet、JSP和MVC架构，以及如何将它们有效整合到人工智能推荐电商平台的后端设计中。同时，我体验了前端界面的交互设计，利用HTML、CSS和JavaScript为人工智能推荐电商平台打造用户友好的界面。此外，我还学会了数据库管理和优化，确保人工智能推荐电商平台的数据安全与高效处理。这个过程不仅提升了我的编程技能，也让我深刻理解到团队协作和项目管理的重要性。