javaee实现的基于AI的菜品推荐系统开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为web大作业_基于javaee的基于AI的菜品推荐系统研究与实现web大作业_基于javaee的基于AI的菜品推荐系统设计与开发基于javaee的基于AI的菜品推荐系统研究与实现毕设项目: 基于AI的菜品推荐系统基于javaee的基于AI的菜品推荐系统开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)javaee实现的基于AI的菜品推荐系统研究与开发【源码+数据库+开题报告】。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会的快速发展背景下，基于AI的菜品推荐系统作为JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其在互联网领域的核心价值。本文旨在探讨和实现基于AI的菜品推荐系统的设计与开发，以期提升Web服务的效率和用户体验。首先，我们将对基于AI的菜品推荐系统的背景及重要性进行阐述，分析现有系统的问题与需求。接着，详细描述基于AI的菜品推荐系统的系统架构和关键技术，包括JavaEE平台、数据库管理和前端交互设计。通过实际开发过程，展示基于AI的菜品推荐系统的功能实现，最后对其性能进行测试与优化，以证明其在JavaWeb领域的可行性和优越性。此研究不仅丰富了JavaWeb开发实践，也为同类项目提供了有价值的参考。

基于AI的菜品推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的菜品推荐系统技术框架

MySQL数据库

在数据库管理领域，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。MySQL以其轻量级、高效能的特质脱颖而出，尤其适合于实际的租赁环境应用场景。相较于Oracle和DB2等其他知名数据库系统，MySQL具备小巧的体积和快速的运行速度。值得注意的是，它的低成本和开源属性成为在毕业设计中选用的主要考虑因素。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它将Java程序融入HTML文档中。在服务器端运行时，JSP会将这些内嵌的Java代码转化为HTML，并将生成的静态页面传输至用户浏览器。这种技术极大地简化了开发复杂、交互性强的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着基础架构的角色。本质上，每一个JSP页面在执行过程中都会被编译成一个Servlet实例，Servlet遵循标准的机制来处理HTTP请求并构造相应的响应。

MVC（模型-视图-控制器）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。该模式将程序结构划分为三大关键部分。模型（Model）专注于数据的管理与业务逻辑，包含了数据的存储、获取和处理，但不涉及用户界面的实现细节。视图（View）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作，其形态可以是图形界面、网页或其他形式。控制器（Controller）担当协调者的角色，接收用户的输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现关注点的分离，有效提高了代码的可维护性。

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C/S（Client/Server）架构的一种提法，主要特点是通过Web浏览器来访问和交互服务器。这种架构模式在现代社会持续流行，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它允许用户通过标准的网络浏览器即可使用应用，无需在每台客户端计算机上安装专门的软件。此外，它降低了用户的硬件成本，因为只需要具备网络连接和基本浏览器功能的设备即可访问，这对于大规模用户群体来说，可以显著节省计算机购置和维护的费用。其次，B/S架构在数据安全方面具有一定的保障，由于数据主要存储在服务器端，用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能安全地获取所需信息和资源。从用户体验的角度来看，人们已习惯于使用浏览器浏览各种信息，因此，采用浏览器作为访问接口可以避免用户对额外软件安装的抵触感，提高用户接受度。综上所述，B/S架构在满足设计需求的同时，兼顾了便捷性、经济性和用户友好性，是当前许多系统设计的首选方案。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持桌面应用的开发，也能构建网络应用程序，尤其是作为后端处理的核心。它以变量为中心，通过变量对内存进行操作，这种机制在一定程度上增强了Java程序的安全性，使其对病毒具有一定的免疫力，从而提升了由Java编写的程序的稳定性和持久性。此外，Java具备强大的动态执行特性，开发者不仅可以利用Java核心库的类，还能自定义并重写类，实现功能的扩展。这使得Java能够方便地创建可复用的代码模块，当其他项目需要类似功能时，只需引入相应模块并调用相应方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

基于AI的菜品推荐系统项目-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的菜品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	主键，唯一标识符，基于AI的菜品推荐系统系统的用户ID
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，用于登录基于AI的菜品推荐系统系统
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，保护基于AI的菜品推荐系统用户的账户安全
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的菜品推荐系统系统中的通知和验证
NICKNAME	VARCHAR(50)	用户昵称，显示在基于AI的菜品推荐系统系统中
CREATE_TIME	TIMESTAMP	创建时间，记录用户在基于AI的菜品推荐系统系统中的注册时间

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	主键，日志ID，记录基于AI的菜品推荐系统系统的操作日志
USER_ID	INT	外键，关联AI_USER表，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR(50)	操作描述，说明在基于AI的菜品推荐系统系统中的具体行为
TIMESTAMP	TIMESTAMP	操作时间，记录在基于AI的菜品推荐系统系统执行的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(15)	操作者的IP地址，用于基于AI的菜品推荐系统系统审计

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	主键，管理员ID，基于AI的菜品推荐系统系统的后台管理角色标识
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于登录基于AI的菜品推荐系统系统的后台管理系统
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，保护基于AI的菜品推荐系统后台管理的账户安全
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，基于AI的菜品推荐系统系统后台联系方式
CREATE_TIME	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在基于AI的菜品推荐系统系统中的添加时间

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	主键，核心信息ID，存储基于AI的菜品推荐系统系统的关键配置或状态信息
KEY	VARCHAR(50)	键，标识信息的类型，如'system.name'，对应基于AI的菜品推荐系统名称
VALUE	TEXT	值，保存与键相关的核心信息，如基于AI的菜品推荐系统的版本号或描述
UPDATE_TIME	TIMESTAMP	更新时间，记录基于AI的菜品推荐系统系统核心信息的最近修改时间

基于AI的菜品推荐系统系统类图

基于AI的菜品推荐系统前后台

基于AI的菜品推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的菜品推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的菜品推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的菜品推荐系统测试用例

1. 登录功能

序号	测试用例 ID	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
1.1	TC_Login_01	正确用户名，正确密码	成功登录，跳转至主页面	基于AI的菜品推荐系统主页	Pass
1.2	TC_Login_02	错误用户名，正确密码	错误提示，未登录	显示登录失败	Fail
1.3	TC_Login_03	正确用户名，错误密码	错误提示，未登录	显示登录失败	Fail

2. 注册功能

序号	测试用例 ID	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
2.1	TC_Register_01	合法用户名，有效邮箱	注册成功，发送验证邮件	用户创建成功	Pass
2.2	TC_Register_02	已存在用户名，有效邮箱	错误提示，注册失败	显示用户名已被占用	Fail
2.3	TC_Register_03	非法用户名（空），有效邮箱	错误提示，注册失败	显示用户名不能为空	Fail

3. 数据查询功能

序号	测试用例 ID	查询条件	预期结果	实际结果	结果判定
3.1	TC_Search_01	正确ID	显示基于AI的菜品推荐系统详细信息	查找成功，显示详细信息	Pass
3.2	TC_Search_02	不存在的ID	显示无结果	显示未找到基于AI的菜品推荐系统	Fail
3.3	TC_Search_03	空查询条件	显示所有基于AI的菜品推荐系统	列出所有基于AI的菜品推荐系统记录	Pass

4. 数据修改功能

序号	测试用例 ID	修改内容	预期结果	实际结果	结果判定
4.1	TC_Edit_01	合法修改信息	基于AI的菜品推荐系统信息更新成功	显示更新后的信息	Pass
4.2	TC_Edit_02	空或非法信息	错误提示，修改失败	显示输入错误	Fail
4.3	TC_Edit_03	他人基于AI的菜品推荐系统信息	无权限提示，修改失败	无法修改他人信息	Pass

5. 数据删除功能

序号	测试用例 ID	删除操作	预期结果	实际结果	结果判定
5.1	TC_Delete_01	自有基于AI的菜品推荐系统	基于AI的菜品推荐系统删除成功，记录消失	基于AI的菜品推荐系统从列表中移除	Pass
5.2	TC_Delete_02	他人基于AI的菜品推荐系统	无权限提示，删除失败	无法删除他人基于AI的菜品推荐系统	Pass
5.3	TC_Delete_03	不存在的基于AI的菜品推荐系统	错误提示，删除失败	显示基于AI的菜品推荐系统未找到	Fail

基于AI的菜品推荐系统部分代码实现