本项目为毕设项目: 基于AI的个性化推荐广告系统基于Springboot的基于AI的个性化推荐广告系统研究与实现【源码+数据库+开题报告】Springboot实现的基于AI的个性化推荐广告系统设计Springboot的基于AI的个性化推荐广告系统源码开源基于Springboot的基于AI的个性化推荐广告系统研究与实现课程设计java项目:基于AI的个性化推荐广告系统。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计
在当今数字化时代，基于AI的个性化推荐广告系统作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现显得尤为重要。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的个性化推荐广告系统系统。首先，我们将介绍基于AI的个性化推荐广告系统的背景和意义，阐述其在当前互联网环境中的定位。接着，详述系统的需求分析，包括功能模块和用户需求。然后，我们将深入研究技术选型，如Spring Boot、Hibernate和Ajax等在基于AI的个性化推荐广告系统开发中的应用。最后，通过实际开发与测试，展示基于AI的个性化推荐广告系统的性能优化及问题解决策略，以期为JavaWeb领域的实践提供有价值的参考。
基于AI的个性化推荐广告系统系统架构图/系统设计图
基于AI的个性化推荐广告系统技术框架
SpringBoot框架
Spring Boot是一款适用于各层次开发者，包括新手和经验丰富的Spring框架使用者的框架，其学习曲线平缓，丰富的学习资源遍布全球，无论英文原版教程还是中文译本都易于获取。它全面支持Spring生态系统的项目运行，使得在不同项目间切换变得轻而易举。Spring Boot内置了Servlet容器，简化了开发流程，无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，它提供了应用程序监控功能，允许开发者在运行时实时监控项目状态，精确识别并定位问题，从而高效地进行故障排除和修复，提升了开发效率。
MVC架构（Model-View-Controller）是一种常用于构建软件应用的结构模式，旨在优化代码组织，提升可维护性和扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：Model（模型）处理数据和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的存储、获取和处理；View（视图）作为用户交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形式多样，包括GUI、网页或文本界面等；Controller（控制器）充当中枢，接收用户指令，协调模型和视图以响应这些请求，它从模型获取数据并指示视图更新以反映结果。这种分离关注点的设计有助于提高代码的可读性和可维护性。
Vue框架
Vue.js，作为一个渐进式的JavaScript框架，专为构建用户界面及单页应用（SPA）而设计。它提倡逐步采用，既能无缝融入既有项目，也可支持全栈开发。该框架的核心聚焦于视图层，学习曲线平缓，且具备良好的可扩展性。Vue.js提供数据绑定、组件系统和客户端路由等核心特性，鼓励通过组件化方法来组织界面，将应用分解为独立、可重用的模块，提升代码的可维护性。丰富的文档和活跃的社区进一步降低了新开发者的学习门槛，使得开发过程更为高效和愉快。
Java语言
Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能支持多种平台，包括桌面应用和Web应用。它以变量为核心，变量是存储数据的关键，涉及内存管理，这一特性间接增强了Java程序的抗病毒能力，使得由Java构建的软件更具有健壮性。此外，Java具备强大的运行时灵活性，开发者可对预设类进行重写，扩展其功能，同时鼓励代码复用。通过封装功能模块，开发者能够方便地在不同项目中引入并直接调用，极大地提升了开发效率和代码的可维护性。
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相较于Oracle和DB2等其他数据库系统，以其小巧的体积、快速的运行速度脱颖而出。特别是在实际的租赁场景下，MySQL因其低成本和开源本质而显得尤为适用，这正是在毕业设计中选用它的关键因素。
B/S架构
B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，是相对于C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构的一种设计模式。它的核心特点是用户通过Web浏览器与服务器进行交互，而无需在本地计算机上安装专门的客户端软件。在当前数字化时代，B/S架构持续流行的原因在于其诸多优势。首先，开发者受益于其便捷性，能够更高效地进行程序开发。其次，用户端的硬件要求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，这显著降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为可观。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和访问的普遍性，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能获取所需信息。从用户体验的角度看，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架构适应了本设计项目的需求，是一种理想的解决方案。
基于AI的个性化推荐广告系统项目-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的个性化推荐广告系统数据库表设计
基于AI的个性化推荐广告系统 系统数据库表模板
1.
gexinghua_users
- 用户表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| id | INT | 用户ID，主键，自增长 |
| username | VARCHAR(50) | 用户名，唯一标识符 |
| password | VARCHAR(255) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于登录和通信 | |
| 基于AI的个性化推荐广告系统Role | VARCHAR(50) | 用户在基于AI的个性化推荐广告系统中的角色，如“普通用户”，“VIP用户”等 |
| createdAt | DATETIME | 注册时间 |
| updatedAt | DATETIME | 最后修改时间 |
2.
gexinghua_logs
- 操作日志表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| logId | INT | 日志ID，主键，自增长 |
| userId | INT | 关联的用户ID |
| action | VARCHAR(100) | 用户执行的操作 |
| description | TEXT | 操作详情 |
| 基于AI的个性化推荐广告系统Time | TIMESTAMP | 操作时间 |
| ipAddress | VARCHAR(45) | 用户执行操作时的IP地址 |
3.
gexinghua_admins
- 管理员表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| adminId | INT | 管理员ID，主键，自增长 |
| username | VARCHAR(50) | 管理员用户名，唯一 |
| password | VARCHAR(255) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱，用于登录和通信 | |
| 基于AI的个性化推荐广告系统Role | VARCHAR(50) | 在基于AI的个性化推荐广告系统中的管理权限，如“超级管理员”，“内容管理员”等 |
| createdAt | DATETIME | 创建时间 |
| updatedAt | DATETIME | 最后修改时间 |
4.
gexinghua_core_info
- 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| infoId | INT | 信息ID，主键，自增长 |
| key | VARCHAR(50) | 关键字，如“系统名称”，“版权信息”等 |
| value | TEXT | 对应的关键字值，存储基于AI的个性化推荐广告系统的核心配置或信息 |
| description | VARCHAR(200) | 关键字的描述，解释该信息的意义和用途（可选） |
| createdAt | DATETIME | 添加时间 |
| updatedAt | DATETIME | 最后修改时间 |
基于AI的个性化推荐广告系统系统类图
基于AI的个性化推荐广告系统前后台
基于AI的个性化推荐广告系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的个性化推荐广告系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的个性化推荐广告系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的个性化推荐广告系统测试用例
一、测试目标
确保基于AI的个性化推荐广告系统管理系统实现所有预定功能，提供稳定、安全和高效的Web服务。
二、测试环境
- 操作系统 : Windows 10 / macOS Big Sur / Linux Ubuntu
- 浏览器 : Chrome 90+ / Firefox 88+ / Safari 14+
- Java版本 : JDK 11
- 服务器 : Tomcat 9
- 数据库 : MySQL 8.0
三、测试用例
1. 登录功能
| 编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC1.1 | 正确用户名和密码 | 基于AI的个性化推荐广告系统管理员账号 | 成功登录，显示管理界面 |
2. 数据添加
| 编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC2.1 | 添加新基于AI的个性化推荐广告系统 | 基于AI的个性化推荐广告系统信息（名称、描述、状态等） | 新基于AI的个性化推荐广告系统出现在列表中 |
3. 数据查询
| 编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC3.1 | 搜索基于AI的个性化推荐广告系统 | 关键词（部分基于AI的个性化推荐广告系统名称） | 显示匹配的基于AI的个性化推荐广告系统列表 |
4. 数据修改
| 编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC4.1 | 修改基于AI的个性化推荐广告系统信息 | 修改后的基于AI的个性化推荐广告系统属性 | 基于AI的个性化推荐广告系统信息更新成功 |
5. 数据删除
| 编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC5.1 | 删除基于AI的个性化推荐广告系统 | 基于AI的个性化推荐广告系统 ID | 基于AI的个性化推荐广告系统从列表中移除 |
四、异常处理
包括但不限于无效输入、权限不足、网络中断等场景的测试用例。
五、性能测试
测试系统在高并发情况下的响应速度和稳定性。
六、安全性测试
确保用户数据的安全，防止SQL注入、XSS攻击等。
基于AI的个性化推荐广告系统部分代码实现
基于Springboot的基于AI的个性化推荐广告系统设计与开发课程设计源码下载
- 基于Springboot的基于AI的个性化推荐广告系统设计与开发课程设计源代码.zip
- 基于Springboot的基于AI的个性化推荐广告系统设计与开发课程设计源代码.rar
- 基于Springboot的基于AI的个性化推荐广告系统设计与开发课程设计源代码.7z
- 基于Springboot的基于AI的个性化推荐广告系统设计与开发课程设计源代码百度网盘下载.zip
总结
在本次以"基于AI的个性化推荐广告系统"为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Web应用程序的生命周期和MVC架构模式。通过实践，我熟练掌握了Servlet、JSP以及Spring Boot等核心技术，实现了基于AI的个性化推荐广告系统的高效后台管理和用户友好的前端展示。此外，数据库设计与优化环节，使我对MySQL的使用有了更深层次的认知。此次项目不仅锻炼了我的编程能力，也强化了团队协作与项目管理技巧。未来，我将把在基于AI的个性化推荐广告系统项目中学到的知识应用到更多实际场景，持续提升自己的软件开发能力。
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