本项目为基于SpringMVC的基于AI的旅游景点推荐系统【源码+数据库+开题报告】SpringMVC的基于AI的旅游景点推荐系统源码开源web大作业_基于SpringMVC的基于AI的旅游景点推荐系统研究与实现(附源码)基于SpringMVC的基于AI的旅游景点推荐系统基于SpringMVC的基于AI的旅游景点推荐系统设计与实现【源码+数据库+开题报告】基于SpringMVC实现基于AI的旅游景点推荐系统课程设计。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,基于AI的旅游景点推荐系统的开发与应用成为现代企业提升效率的关键。本论文以基于AI的旅游景点推荐系统——一个基于JavaWeb技术的创新型系统为研究对象,旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的网络平台。首先,我们将阐述基于AI的旅游景点推荐系统的重要性和市场前景,接着深入剖析JavaWeb的技术框架,包括Servlet、JSP及MVC模式。然后,详细描述系统设计与实现过程,包括需求分析、功能模块设计以及数据库架构。最后,对基于AI的旅游景点推荐系统进行性能测试和问题优化,以确保其实用性和稳定性。此研究不仅为基于AI的旅游景点推荐系统的实际应用提供理论支持,也为同类项目的开发提供参考经验。
基于AI的旅游景点推荐系统系统架构图/系统设计图




基于AI的旅游景点推荐系统技术框架
SpringBoot框架
Spring Boot是一款适宜新手和经验丰富的Spring框架开发者 alike的框架,其学习曲线平缓,丰富的英文和中文教程资源遍布网络,为学习提供了便利。它全面支持Spring项目,允许无缝迁移和运行。内建的Servlet容器简化了流程,开发人员无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外,Spring Boot还集成了一套应用程序监控功能,使得在运行时能够实时监控项目状态,精确识别和定位问题,从而促进及时有效的错误修复。
MVC架构,即模型-视图-控制器模式,是一种常用于构建应用程序的软件设计策略,旨在优化代码结构和职责划分。该模式通过将应用划分为三个关键部分,提升了代码的可管理性、可维护性和可扩展性。模型(Model)专注于数据的结构和业务逻辑,独立于用户界面,负责数据的存储、获取和处理。视图(View)是用户与应用交互的界面,展示由模型提供的数据,并允许用户进行操作,其形态可多样化,如GUI、网页或命令行界面。控制器(Controller)作为协调者,接收用户的输入,调度模型执行相应操作,并指示视图更新以响应用户请求,从而有效地解耦了数据处理、用户交互和界面显示,增强了代码的可读性和可维护性。
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。它的核心优势在于轻量级、高效能以及开源的本质,这使得MySQL在众多如Oracle、DB2等大型数据库中脱颖而出。对于实际的毕业设计场景,尤其是模拟真实的租赁环境,MySQL凭借其低成本和开源代码的特性,成为理想的数据库选择。这些关键因素构成了选择MySQL作为数据库系统的主要理由。
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。这种架构模式的核心特点是用户通过Web浏览器即可访问和交互服务器上的应用程序。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,从开发角度,B/S架构提供了便捷的编程环境,减少了客户端的维护工作。其次,对于终端用户,仅需具备基本的网络浏览器即可使用,无需高性能计算机,大大降低了硬件成本,尤其在大规模用户群体中,这一优势更为显著。此外,由于数据集中存储在服务器端,安全性得以增强,用户无论身处何地,只要有互联网连接,都能即时访问所需信息和资源。在用户体验上,人们已习惯于浏览器的使用,避免安装额外软件可以减少用户的抵触感,增强信任度。综上所述,B/S架构的设计模式对于满足本毕业设计的要求是恰当且实际的。
Java语言
Java作为一种广泛运用的编程语言,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应用程序的开发,还特别适用于构建网络应用程序。Java的核心在于其变量机制,这些变量实际上是数据在内存中的表现形式,通过操作变量来管理内存,从而间接增强了程序的安全性,使得由Java编写的程序对某些病毒具备一定的免疫力,提升了程序的稳定性和持久性。此外,Java的动态运行特性和类的可扩展性也是其魅力所在:开发者不仅可以利用Java核心库提供的基础类,还能自定义并重写类,实现更丰富的功能。这种模块化的编程方式使得代码复用变得简单,只需在新项目中引入所需的功能模块,通过调用相应方法即可高效地实现业务逻辑。
Vue框架
Vue.js,一种渐进式的JavaScript框架,专用于构建用户界面与单页应用(SPA)。它的设计理念在于无缝融入现有项目,也可支持全方位的前端开发。该框架的核心聚焦于视图层,学习曲线平缓,且具备直观的数据绑定、组件系统和客户端路由机制。Vue.js通过组件化方法,使开发者能够将界面分解为独立、可重用的模块,每个模块专注于特定的功能区域,从而提升代码的可维护性和模块化程度。得益于其详尽的文档和活跃的社区,Vue.js为新手提供了一个友好的入门环境,便于快速掌握并应用。
基于AI的旅游景点推荐系统项目-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的旅游景点推荐系统数据库表设计
用户表 (AI_USER)
字段名 | 数据类型 | 注释 |
---|---|---|
ID | INT | 用户唯一标识符,主键,基于AI的旅游景点推荐系统中的用户ID |
USERNAME | VARCHAR(50) | 用户名,用于登录基于AI的旅游景点推荐系统系统 |
PASSWORD | VARCHAR(255) | 加密后的密码,用于基于AI的旅游景点推荐系统的账户安全 |
VARCHAR(100) | 用户邮箱,基于AI的旅游景点推荐系统的联系方式 | |
CREATE_DATE | TIMESTAMP | 用户创建时间,记录用户在基于AI的旅游景点推荐系统的注册日期 |
LAST_LOGIN | TIMESTAMP | 最后一次登录时间,记录用户最近访问基于AI的旅游景点推荐系统的时间 |
日志表 (AI_LOG)
字段名 | 数据类型 | 注释 |
---|---|---|
LOG_ID | INT | 日志唯一标识符,主键 |
USER_ID | INT | 关联AI_USER表的用户ID,记录操作用户 |
ACTION | VARCHAR(50) | 用户在基于AI的旅游景点推荐系统执行的操作描述 |
ACTION_TIME | TIMESTAMP | 操作时间,记录用户在基于AI的旅游景点推荐系统执行动作的具体时间 |
DETAILS | TEXT | 操作详情,描述基于AI的旅游景点推荐系统中具体发生了什么变化 |
管理员表 (AI_ADMIN)
字段名 | 数据类型 | 注释 |
---|---|---|
ADMIN_ID | INT | 管理员唯一标识符,主键 |
ADMIN_NAME | VARCHAR(50) | 管理员姓名,基于AI的旅游景点推荐系统后台的管理员身份标识 |
PASSWORD | VARCHAR(255) | 加密后的管理员密码,用于基于AI的旅游景点推荐系统后台登录 |
CREATE_DATE | TIMESTAMP | 创建时间,记录管理员在基于AI的旅游景点推荐系统的添加时间 |
核心信息表 (AI_CORE_INFO)
字段名 | 数据类型 | 注释 |
---|---|---|
INFO_KEY | VARCHAR(50) | 信息键,唯一标识基于AI的旅游景点推荐系统中的关键配置项 |
INFO_VALUE | TEXT | 信息值,存储基于AI的旅游景点推荐系统的核心配置信息或状态数据 |
DESCRIPTION | VARCHAR(200) | 对该核心信息的描述,解释在基于AI的旅游景点推荐系统中的作用和意义 |
UPDATE_DATE | TIMESTAMP | 最后更新时间,记录基于AI的旅游景点推荐系统配置信息的修改时间 |
基于AI的旅游景点推荐系统系统类图




基于AI的旅游景点推荐系统前后台
基于AI的旅游景点推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的旅游景点推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的旅游景点推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的旅游景点推荐系统测试用例
序号 | 测试编号 | 测试目标 | 输入数据 | 预期输出 | 实际结果 | 结果判定 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | TC001 | 基于AI的旅游景点推荐系统登录功能 | 正确用户名/密码 | 登录成功界面 | 登录成功界面 | Pass |
2 | TC002 | 基于AI的旅游景点推荐系统注册新用户 | 合法用户信息 | 注册成功提示 | 注册成功提示 | Pass |
3 | TC003 | 基于AI的旅游景点推荐系统搜索功能 | 关键词"信息" | 相关信息列表 | 相关信息列表 | Pass |
4 | TC004 | 基于AI的旅游景点推荐系统添加基于AI的旅游景点推荐系统 | 新基于AI的旅游景点推荐系统数据 | 添加成功提示 | 添加成功提示 | Pass |
5 | TC005 | 基于AI的旅游景点推荐系统编辑功能 | 修改后的基于AI的旅游景点推荐系统数据 | 数据更新成功提示 | 数据更新成功提示 | Pass |
6 | TC006 | 基于AI的旅游景点推荐系统删除操作 | 选中的基于AI的旅游景点推荐系统ID | 删除确认提示,从列表中移除 | 从列表中移除 | Pass |
7 | TC007 | 基于AI的旅游景点推荐系统权限管理 | 管理员角色 | 可访问所有功能 | 可访问所有功能 | Pass |
8 | TC008 | 基于AI的旅游景点推荐系统异常处理 | 错误的基于AI的旅游景点推荐系统ID | 错误提示信息 | 错误提示信息 | Pass |
基于AI的旅游景点推荐系统部分代码实现
java项目:基于AI的旅游景点推荐系统源码下载
- java项目:基于AI的旅游景点推荐系统源代码.zip
- java项目:基于AI的旅游景点推荐系统源代码.rar
- java项目:基于AI的旅游景点推荐系统源代码.7z
- java项目:基于AI的旅游景点推荐系统源代码百度网盘下载.zip
总结
在我的本科毕业论文《基于AI的旅游景点推荐系统: JavaWeb技术在企业级应用中的实践与探索》中,我深入研究了基于AI的旅游景点推荐系统如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的网络平台。通过本次项目,我掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心技术,理解了MVC设计模式的精髓。实际操作中,基于AI的旅游景点推荐系统的开发让我体验到数据库优化、前端交互与后台逻辑整合的挑战,锻炼了我的问题解决能力。此外,团队协作和版本控制(如Git)的应用,增强了我的项目管理意识。这次经历不仅巩固了理论知识,更让我对未来从事JavaWeb开发充满信心。
还没有评论,来说两句吧...