正文

基于Web的古诗词智能推荐引擎设计课程设计

计算机源码分享
计算机源码分享 V管理员 /0 评论 /9 阅读
0603

本项目为web大作业_基于Web的古诗词智能推荐引擎设计与实现（附源码）基于Web的古诗词智能推荐引擎研究与实现毕业设计项目: 古诗词智能推荐引擎Web实现的古诗词智能推荐引擎开发与实现基于Web的古诗词智能推荐引擎设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于Web的古诗词智能推荐引擎(项目源码+数据库+源代码讲解)。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，古诗词智能推荐引擎的开发与实现成为当前Web技术领域的热点。本论文以古诗词智能推荐引擎为研究核心，探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的互联网应用。首先，我们将介绍古诗词智能推荐引擎的背景及意义，阐述其在现代互联网环境中的重要地位。其次，详述项目设计的目标和内容，包括JavaWeb框架的选择、数据库设计以及用户交互界面的实现。再者，深入分析古诗词智能推荐引擎的关键技术，如Servlet、JSP和Ajax等，并展示其实现过程。最后，通过测试与优化，确保古诗词智能推荐引擎具备良好的性能和用户体验。此研究旨在为JavaWeb开发提供新的实践案例，推动相关技术的创新与发展。

古诗词智能推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于Web的古诗词智能推荐引擎设计课程设计

古诗词智能推荐引擎技术框架

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在提升应用程序的模块化、可维护性和扩展能力。该模式将程序结构划分为三大关键部分。Model（模型）承担着业务逻辑与数据管理的角色，包含了应用程序的核心数据结构，负责数据的存取及处理，同时与用户界面保持独立。View（视图）是用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并支持用户操作。视图的形式多样，可以是图形界面、网页或是文本终端。Controller（控制器）作为中介，接收并处理用户的输入，协调模型和视图的协作，它向模型请求数据以响应用户需求，并指示视图更新以展示结果。通过MVC模式，各组件的职责明确，有效实现了关注点的分离，从而提高了代码的可维护性。

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。作为轻量级但高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度以及对实际租赁场景的良好适应性而著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL具备更低的成本和开源的特性，这正是在毕业设计中优先选择它的核心理由。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的编程工具，它将Java代码融入HTML文档中，以实现服务器端的数据处理。在运行时，JSP页面会被服务器转化为Servlet，这是一个Java编写的服务器端程序，专门负责接收和响应HTTP请求。JSP技术简化了开发过程，使得开发者能够高效构建具备交互性的Web应用。值得注意的是，尽管用户看不到，但每个JSP页面本质上都暗含了Servlet的机制，它们在后台发挥关键作用，将输入请求转化为相应的HTML输出返回给用户浏览器。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和安全性著称。它不仅支持传统的桌面应用程序开发，还特别适合构建Web应用。Java的核心在于其变量系统，这是处理数据的基本单元，它们在内存中存储信息，从而涉及到了计算机安全的关键层面。由于Java的这种特性，它能够抵御针对由Java编写的程序的直接攻击，提升了软件的健壮性和生存能力。 此外，Java具备强大的动态运行特性，允许开发者在不局限于预定义类的基础上进行扩展和重写，极大地增强了其功能性和灵活性。这使得程序员能够创建可复用的代码模块，一旦封装完成，其他项目只需简单引用并调用相应方法，就能便捷地利用这些功能，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过Web浏览器来交互与服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，该架构极大地简化了软件开发流程，对开发者友好。其次，从用户角度出发，客户端硬件要求低，仅需具备网络连接和基本的浏览器即可，这显著降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中更为经济。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了较好的数据安全性和访问的灵活性，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息。在用户体验上，用户已习惯浏览器的使用方式，避免了安装额外软件可能带来的不便和抵触感，从而增加了用户信任度。综上所述，B/S架构的设计模式契合了本毕业设计的需求。

古诗词智能推荐引擎项目-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

古诗词智能推荐引擎数据库表设计

古诗词智能推荐引擎 管理系统数据库表格模板

1. gushici_user 表 - 用户表

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
id INT 11 NOT NULL 用户唯一标识符
username VARCHAR 50 NOT NULL 用户名, 古诗词智能推荐引擎系统的登录账号
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码
email VARCHAR 100 用户邮箱地址, 用于古诗词智能推荐引擎系统相关通知
create_time DATETIME NOT NULL 用户创建时间
update_time DATETIME 最后修改时间

2. gushici_log 表 - 日志表

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
log_id INT 11 NOT NULL 日志唯一ID
user_id INT 11 NOT NULL 关联的用户ID
action VARCHAR 100 NOT NULL 用户在古诗词智能推荐引擎系统中的操作描述
detail TEXT 操作详情
create_time DATETIME NOT NULL 日志记录时间

3. gushici_admin 表 - 管理员表

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
admin_id INT 11 NOT NULL 管理员唯一标识
username VARCHAR 50 NOT NULL 管理员用户名, 在古诗词智能推荐引擎系统中的身份标识
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的管理员密码
permissions TEXT 管理员在古诗词智能推荐引擎系统的权限列表
create_time DATETIME NOT NULL 管理员账户创建时间

4. gushici_core_info 表 - 核心信息表

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
info_id INT 11 NOT NULL 核心信息唯一ID
key VARCHAR 50 NOT NULL 信息键, 如'company_name', 'system_version'等
value TEXT 与键关联的核心信息值, 古诗词智能推荐引擎系统的重要配置项
create_time DATETIME NOT NULL 信息创建时间
update_time DATETIME 信息最后修改时间

古诗词智能推荐引擎系统类图

古诗词智能推荐引擎前后台

古诗词智能推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

古诗词智能推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

古诗词智能推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

古诗词智能推荐引擎测试用例

一、功能测试用例

序号 功能模块 测试编号 输入数据 预期输出 实际输出 结果
1 用户登录 TCF-001 正确用户名，古诗词智能推荐引擎密码 登录成功，跳转至主页面 古诗词智能推荐引擎匹配成功 Pass
2 数据添加 TCD-002 新增古诗词智能推荐引擎信息 信息保存成功提示 古诗词智能推荐引擎信息入库 Pass/Fail
3 数据检索 TCR-003 关键词（古诗词智能推荐引擎类型） 返回匹配的古诗词智能推荐引擎列表 列表显示正确 Pass/Fail

二、性能测试用例

序号 测试目标 测试条件 预期性能指标 实际性能指标 结果
1 高并发处理 多用户同时操作古诗词智能推荐引擎 系统响应时间≤2秒 系统响应时间 Pass/Fail
2 数据库查询 大量古诗词智能推荐引擎记录 查询速度≤1秒 查询耗时 Pass/Fail

三、安全性测试用例

序号 安全场景 测试操作 预期结果 实际结果 结果
1 SQL注入 提交恶意古诗词智能推荐引擎ID 防御机制触发，操作失败 系统无异常，操作被拒绝 Pass
2 古诗词智能推荐引擎数据加密 查看传输中的古诗词智能推荐引擎信息 数据应加密传输 数据加密状态 Pass/Fail

四、兼容性测试用例

序号 测试环境 古诗词智能推荐引擎展示与操作 预期效果 实际效果 结果
1 Chrome浏览器 古诗词智能推荐引擎列表展示及编辑 正常显示与操作 显示和操作正常 Pass
2 Firefox浏览器 古诗词智能推荐引擎搜索功能 搜索结果准确 搜索结果一致 Pass

古诗词智能推荐引擎部分代码实现

基于Web的古诗词智能推荐引擎设计课程设计源码下载

总结

在以 "古诗词智能推荐引擎" 为主题的Javaweb开发毕业设计中，我深入理解了Servlet、JSP与MVC架构的核心原理，掌握了使用Spring Boot和Hibernate进行后台数据处理和持久化的能力。通过实际开发古诗词智能推荐引擎，我体验了前后端交互的全过程，强化了JavaScript和Ajax技术的应用。此外，项目实施让我认识到版本控制（如Git）和团队协作的重要性。此次经历不仅提升了我的编程技能，还锻炼了解决问题和文档编写的能力，为未来职场奠定了坚实基础。