web大作业_基于MVC构架的AI音乐推荐引擎

本项目为MVC构架实现的AI音乐推荐引擎研究与开发【源码+数据库+开题报告】基于MVC构架的AI音乐推荐引擎(项目源码+数据库+源代码讲解)web大作业_基于MVC构架的AI音乐推荐引擎web大作业_基于MVC构架的AI音乐推荐引擎设计基于MVC构架的AI音乐推荐引擎设计与实现基于MVC构架的AI音乐推荐引擎设计。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，AI音乐推荐引擎成为了关注焦点。本论文旨在探讨并实现基于JavaWeb的AI音乐推荐引擎系统开发，旨在提升业务处理效率与用户体验。首先，我们将阐述AI音乐推荐引擎的重要性，分析现有问题；接着，详细描述采用JavaWeb技术的原因及优势。随后，将设计并实现系统的架构，包括前端展示、后端逻辑及数据库设计，强调AI音乐推荐引擎的功能模块。最后，通过测试评估系统性能，提出优化建议。此研究不仅加深对JavaWeb技术的理解，也为同类项目提供实践参考。

AI音乐推荐引擎系统架构图/系统设计图

AI音乐推荐引擎技术框架

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，旨在提升代码的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序结构划分为三大关键部分：Model（模型）负责封装应用的核心数据和业务规则，独立于用户界面执行数据的管理与处理；View（视图）作为用户交互的界面展示层，它依赖模型提供的数据来呈现信息，并允许用户与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页或命令行界面；Controller（控制器）充当着协调者的角色，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，从而实现业务逻辑与界面展示的有效解耦，提高代码的可维护性。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS），其独特优势使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其轻量级、高效能的特性著称，相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，它显得更为小巧且快速。尤为关键的是，MySQL适应于真实的租赁环境需求，同时具备低成本和开源的优势，这也是在众多数据库中优先选择MySQL的主要考虑因素。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它将Java编程语言融入HTML文档之中。这一机制使得开发者能够在服务器端执行代码，生成相应的HTML页面后发送到客户端浏览器。通过使用JSP，开发人员能够便捷地构建具备丰富交互特性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了基础架构的角色。实质上，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为Servlet，一个遵循标准接口的HTTP请求处理器，负责接收和响应网络请求。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构而言。该架构的核心特点是用户通过网络浏览器即可与服务器进行交互，实现业务功能。在当前信息化时代，B/S架构广泛存在，主要原因是其独特的优势。首先，它极大地简化了软件开发过程，因为大部分处理逻辑集中在服务器端，降低了客户端的硬件要求，用户只需拥有基本的上网浏览器即可，这在大规模用户群体中能显著节省设备成本。其次，由于数据存储在服务器端，安全性和数据一致性得到较好保障，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷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浏览各类信息，相比于需要安装特定软件，B/S架构能提供更为自由和无侵入性的体验，从而增强用户信任度。因此，根据项目需求，选择B/S架构作为设计基础是合理的策略。

Java语言

Java是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。它不仅支持桌面窗口程序的开发，也能够构建Web应用程序，尤其在后台处理方面表现出色。在Java中，变量是数据存储的关键，它们操作内存，同时也构成了程序安全的基础。由于Java的内存管理机制，它对病毒具有一定的防护能力，从而增强了由Java编写的程序的稳定性和安全性。 Java还具备强大的动态运行特性，允许开发者对预定义的类进行扩展和重写，以实现更丰富的功能。这种灵活性使得Java程序员能够创建可复用的代码模块，这些模块可以在不同的项目中被便捷地引用和调用，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

AI音乐推荐引擎项目-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

AI音乐推荐引擎数据库表设计

用户表 (yinqing_USER)

字段名	数据类型	描述
id	INT	主键，唯一标识符
username	VARCHAR(50)	用户名，AI音乐推荐引擎系统的登录账号
password	VARCHAR(100)	密码，加密存储，用于AI音乐推荐引擎系统身份验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于AI音乐推荐引擎的通信和找回密码
created_at	TIMESTAMP	用户创建时间，记录AI音乐推荐引擎系统中的注册时间
updated_at	TIMESTAMP	最后修改时间，跟踪AI音乐推荐引擎用户信息的更新

日志表 (yinqing_LOG)

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	日志ID，主键
user_id	INT	关联用户表的id，记录AI音乐推荐引擎操作用户
action	VARCHAR(50)	操作描述，如“登录”，“修改信息”等，反映在AI音乐推荐引擎中的行为
timestamp	TIMESTAMP	日志时间，记录AI音乐推荐引擎系统中的操作时间点
details	TEXT	操作详情，记录AI音乐推荐引擎系统中的具体变动信息

管理员表 (yinqing_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	管理员ID，主键
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，AI音乐推荐引擎后台系统的登录账号
password	VARCHAR(100)	密码，加密存储，用于AI音乐推荐引擎后台系统的身份验证
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于AI音乐推荐引擎后台通信和管理事务
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录加入AI音乐推荐引擎管理团队的时间
permissions	TEXT	权限列表，定义在AI音乐推荐引擎中可以执行的操作

核心信息表 (yinqing_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	核心信息ID，主键
product_name	VARCHAR(100)	AI音乐推荐引擎产品名称，显示在系统界面中
description	TEXT	产品描述，简述AI音乐推荐引擎的功能和用途
version	VARCHAR(20)	产品版本，记录AI音乐推荐引擎的迭代状态
updated_at	TIMESTAMP	最后更新时间，跟踪AI音乐推荐引擎的核心信息更新历史

AI音乐推荐引擎系统类图

AI音乐推荐引擎前后台

AI音乐推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

AI音乐推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

AI音乐推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

AI音乐推荐引擎测试用例

### I. 测试用例编号	功能模块	测试目标	输入数据	预期输出
TC001	登录功能	验证有效用户登录	AI音乐推荐引擎合法用户名，正确密码	登录成功，跳转至主界面
TC002	注册功能	新用户注册	新AI音乐推荐引擎用户名，有效邮箱，自定义密码	注册成功，发送验证邮件
TC003	数据检索	搜索AI音乐推荐引擎信息	关键词（如：学号或姓名）	相关AI音乐推荐引擎信息列表
TC004	添加功能	新增AI音乐推荐引擎信息	完整AI音乐推荐引擎数据（如：姓名、年龄等）	数据添加成功提示
TC005	编辑功能	修改AI音乐推荐引擎信息	选择AI音乐推荐引擎，更新部分字段	更新成功提示，数据变更生效
TC006	删除功能	删除AI音乐推荐引擎	选择AI音乐推荐引擎进行删除	数据删除成功提示，从列表中移除
TC007	权限管理	管理员访问受限页面	普通用户尝试访问AI音乐推荐引擎管理页	无权限提示，无法访问

II. 异常处理测试用例

错误输入/边界条件

III. 性能测试用例

AI音乐推荐引擎部分代码实现