本项目为SpringMVC实现的基于AI的智能推荐引擎开发与实现基于SpringMVC的基于AI的智能推荐引擎设计与实现课程设计基于SpringMVC的基于AI的智能推荐引擎设计与实现【源码+数据库+开题报告】web大作业_基于SpringMVC的基于AI的智能推荐引擎设计 基于SpringMVC的基于AI的智能推荐引擎设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)java项目:基于AI的智能推荐引擎。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的智能推荐引擎作为一款基于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的智能推荐引擎的设计与实现，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的智能推荐引擎中的应用；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的智能推荐引擎的稳定性和效率。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的智能推荐引擎系统架构图/系统设计图
基于AI的智能推荐引擎技术框架
B/S架构
B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心特征在于利用Web浏览器作为客户端与服务器进行交互。这种架构模式在当前信息化时代中广泛应用，主要原因在于它提供了一种高效且经济的解决方案。首先，B/S架构的开发模式简化了程序设计流程，降低了客户端的硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可访问系统，极大地减轻了用户的设备投入成本。尤其在大规模用户群体中，这种方式能显著节省维护和升级的费用。 其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面具有一定的优势。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和资源，增强了系统的可访问性和灵活性。从用户体验角度来看，人们已习惯通过浏览器浏览各类信息，无需安装额外软件，这减少了用户的操作复杂度和可能产生的抵触感，有利于提升用户满意度。 综上所述，考虑到易用性、成本效益和安全性，选择B/S架构作为设计基础符合实际需求，能够满足现代业务信息系统的期望标准。
Java语言
Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域适应性而闻名。它不仅支持桌面应用程序的开发，也能够创建web应用程序，尤其在构建后端系统方面表现出色。在Java中，变量是存储数据的关键概念，它们代表了程序对内存的抽象，内存管理与安全息息相关，这使得Java具备了一定的抵御病毒的能力，从而增强了由Java编写的程序的稳定性。 Java还具备动态特性，允许程序员在运行时调整行为。它的类库不仅限于预定义的基础类，开发者可以进行重写和扩展，以满足特定需求。这种灵活性促进了代码的复用，开发者可以封装功能强大的模块，供其他项目引用。只需在需要的地方调用相应的方法，就能实现功能的集成，大大提高了开发效率和代码质量。
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。
Vue框架
Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专注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既有项目，既能用于小规模的功能增强，也可支持大规模的前端应用开发。该框架的核心聚焦于视图层，学习曲线平缓，且具备灵活的集成性。Vue.js 提供了强大的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能，倡导组件化编程，允许开发者将界面拆解为独立、可复用的组件，每个组件承载特定的功能，从而提升代码的模块化和维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区支持，Vue.js 对新手开发者极其友好，便于快速上手和深入学习。
MySQL数据库
MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积和快速的运行速度脱颖而出。尤其是在实际的租赁场景下，它能很好地适应需求，同时具备低成本和开源的优势，这正是我们在毕业设计中优先考虑使用MySQL的关键因素。
SpringBoot框架
Spring Boot是一款适宜初学者与经验丰富的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全球。该框架允许无缝集成各种Spring项目，提供了一种便捷的开发体验。特别地，它内建了Servlet容器，使得无需将代码打包成WAR文件即可直接运行。此外，Spring Boot集成了应用程序监控功能，可在运行时实时监控项目状态，有效帮助开发者迅速定位并解决问题，从而实现及时的故障修复。
基于AI的智能推荐引擎项目-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
基于AI的智能推荐引擎数据库表设计
基于AI的智能推荐引擎 管理系统数据库表格模板
1.
yinqing_user
- 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，基于AI的智能推荐引擎系统的登录名称 |
| password | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 加密后的密码，用于基于AI的智能推荐引擎系统登录验证 |
| VARCHAR | 100 | 用户邮箱，用于基于AI的智能推荐引擎系统通讯 | ||
| created_at | DATETIME | NOT NULL | 用户创建时间 | |
| updated_at | DATETIME | 用户信息最后更新时间 |
2.
yinqing_log
- 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，记录基于AI的智能推荐引擎系统内用户操作 |
| action | VARCHAR | 100 | NOT NULL | 操作描述，例如“登录”，“修改资料”等 |
| details | TEXT | 操作详情，JSON格式，存储基于AI的智能推荐引擎系统内的具体操作信息 | ||
| timestamp | DATETIME | NOT NULL | 操作时间 |
3.
yinqing_admin
- 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 | 管理员唯一标识符 |
| username | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 管理员用户名，基于AI的智能推荐引擎系统的超级管理员身份标识 |
| password | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 加密后的密码，用于基于AI的智能推荐引擎系统管理员登录验证 |
| created_at | DATETIME | NOT NULL | 管理员账户创建时间 | |
| updated_at | DATETIME | 管理员账户信息最后更新时间 |
4.
yinqing_core_info
- 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| info_key | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 关键信息标识，如“系统名称”，“版权信息”等 |
| info_value | TEXT | NOT NULL | 对应的关键信息值，存储基于AI的智能推荐引擎系统的核心配置信息 | |
| created_at | DATETIME | NOT NULL | 信息创建时间 | |
| updated_at | DATETIME | 信息最后更新时间 |
基于AI的智能推荐引擎系统类图
基于AI的智能推荐引擎前后台
基于AI的智能推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的智能推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的智能推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的智能推荐引擎测试用例
1. 登录功能测试
| 测试编号 | 测试目标 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC001 | 用户名验证 | 正确用户名 | 成功登录界面 | 基于AI的智能推荐引擎显示登录成功 | Pass/Fail |
| TC002 | 错误用户名 | 不存在的用户名 | 错误提示信息 | 基于AI的智能推荐引擎提示用户不存在 | Pass/Fail |
| TC003 | 空白用户名 | 空字符串 | 错误提示信息 | 基于AI的智能推荐引擎提示用户名不能为空 | Pass/Fail |
2. 数据查询功能测试
| 测试编号 | 测试目标 | 查询条件 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC004 | 正常查询 | 存在的数据记录 | 相关数据列表 | 基于AI的智能推荐引擎列出匹配记录 | Pass/Fail |
| TC005 | 不存在查询 | 不存在的数据记录 | 无结果提示 | 基于AI的智能推荐引擎显示无匹配数据 | Pass/Fail |
| TC006 | 空查询条件 | 空查询输入 | 所有数据列表 | 基于AI的智能推荐引擎显示所有记录 | Pass/Fail |
3. 新增功能测试
| 测试编号 | 测试目标 | 新增数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC007 | 正常新增 | 合法数据 | 数据成功添加 | 基于AI的智能推荐引擎确认数据已添加 | Pass/Fail |
| TC008 | 缺失必填项 | 未填写必填字段 | 错误提示 | 基于AI的智能推荐引擎提示必填项缺失 | Pass/Fail |
| TC009 | 重复数据 | 已存在相同数据 | 错误提示 | 基于AI的智能推荐引擎提示数据已存在 | Pass/Fail |
4. 修改功能测试
| 测试编号 | 测试目标 | 修改数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC010 | 正常修改 | 合法修改信息 | 数据更新成功 | 基于AI的智能推荐引擎显示更新成功信息 | Pass/Fail |
| TC011 | 无效修改 | 非存在的数据ID | 错误提示 | 基于AI的智能推荐引擎提示无法找到数据 | Pass/Fail |
| TC012 | 不变修改 | 与原数据相同的修改 | 无变化 | 基于AI的智能推荐引擎保持原数据不变 | Pass/Fail |
5. 删除功能测试
| 测试编号 | 测试目标 | 删除操作 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC013 | 正常删除 | 存在的数据 | 数据删除成功 | 基于AI的智能推荐引擎确认数据已被删除 | Pass/Fail |
| TC014 | 无效删除 | 不存在的数据ID | 错误提示 | 基于AI的智能推荐引擎提示无法找到数据 | Pass/Fail |
| TC015 | 删除后恢复 | 已删除的数据 | 数据恢复成功 | 基于AI的智能推荐引擎显示数据已恢复 | Pass/Fail |
基于AI的智能推荐引擎部分代码实现
（附源码）SpringMVC实现的基于AI的智能推荐引擎研究与开发源码下载
- （附源码）SpringMVC实现的基于AI的智能推荐引擎研究与开发源代码.zip
- （附源码）SpringMVC实现的基于AI的智能推荐引擎研究与开发源代码.rar
- （附源码）SpringMVC实现的基于AI的智能推荐引擎研究与开发源代码.7z
- （附源码）SpringMVC实现的基于AI的智能推荐引擎研究与开发源代码百度网盘下载.zip
总结
在以 "基于AI的智能推荐引擎" 为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Web应用的全栈开发流程。通过实践，我熟练掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心技术，以及MySQL数据库的优化与集成。此外，基于AI的智能推荐引擎 的开发让我认识到版本控制（如Git）和持续集成（如Jenkins）的重要性。在团队协作中，我体验到敏捷开发方法的优势，学习了如何处理需求变更与项目管理。这次经历不仅提升了我的编程技能，更锻炼了我的问题解决和团队合作能力，为未来职场奠定了坚实基础。
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