本项目为SpringBoot实现的基于AI的个性化新闻推荐系统设计web大作业_基于SpringBoot的基于AI的个性化新闻推荐系统设计 基于SpringBoot的基于AI的个性化新闻推荐系统实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于SpringBoot的基于AI的个性化新闻推荐系统研究与实现课程设计毕设项目: 基于AI的个性化新闻推荐系统（附源码）SpringBoot实现的基于AI的个性化新闻推荐系统代码。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的个性化新闻推荐系统作为一款基于JavaWeb技术构建的创新型应用，其开发与实现旨在提升业务处理效率，优化用户体验。本论文以基于AI的个性化新闻推荐系统为核心，探讨了在JavaWeb平台上进行系统设计与开发的关键技术。首先，我们将分析基于AI的个性化新闻推荐系统的需求背景及市场定位，阐述其重要性。接着，深入研究相关技术，如Servlet、JSP和数据库交互，构建基于AI的个性化新闻推荐系统的架构模型。再者，详细描述开发过程，包括前端界面设计与后端逻辑实现。最后，对基于AI的个性化新闻推荐系统进行性能测试与优化，确保其稳定性和安全性。此研究不仅为基于AI的个性化新闻推荐系统的实际应用提供理论支持，也为同类JavaWeb项目的开发提供了参考。
基于AI的个性化新闻推荐系统系统架构图/系统设计图
基于AI的个性化新闻推荐系统技术框架
Java语言
Java是一种广泛应用的编程语言，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，还特别适合构建可访问的Web应用程序。作为一门以变量管理为核心的语言，Java通过变量来管理和操作内存，这种机制在一定程度上增强了程序的安全性，使得由Java编写的软件对病毒具有一定的免疫力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备强大的动态执行能力，其类库不仅包含基础类，还允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能。开发者可以创建可复用的功能模块，并在不同的项目中轻松引用和调用，促进了代码的高效利用和项目的快速开发。因此，Java成为了实现复杂系统和解决方案的首选语言之一。
SpringBoot框架
Spring Boot是一款面向初学者与经验丰富的Spring框架开发者设计的框架，其学习曲线平缓，丰富的学习资源，无论英文还是中文教程，都极大地便利了学习过程。它全面支持Spring生态系统，允许无缝整合各类项目。内建的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提供内置的应用程序监控功能，在运行时能够实时监控并诊断项目状态，精确地定位和解决问题，从而实现快速修复，提升开发效率。
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。该架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端来访问和交互服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，它极大地简化了软件开发流程，因为大部分处理和展示逻辑集中在服务器端，降低了对客户端硬件的要求，用户只需拥有能够上网的浏览器即可，这在大规模用户群体中显著节省了设备成本。其次，由于数据存储在服务器上，B/S架构提供了较好的数据安全性和访问的便捷性，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能获取所需信息。此外，考虑到用户体验，人们已习惯于通过浏览器浏览各种内容，若需安装额外软件来访问特定资源，可能会引起用户的抵触情绪和信任问题。因此，从综合考量来看，B/S架构的选用在很多情况下能更好地满足系统设计需求。
Vue框架
Vue.js，作为一个渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA），以其灵活的集成性脱颖而出。该框架旨在无缝嵌入现有项目，也可用于开发复杂的前端解决方案。其核心专注于视图层，特性包括直观的数据绑定、组件系统以及客户端路由，鼓励以组件化方式组织代码，从而实现界面的解耦和可复用性。每个组件承载特定的功能，提升了代码的模块化和维护性。Vue.js以其平滑的学习曲线、详尽的文档和活跃的社区支持，为新手开发者提供了友好的入门体验。
MySQL数据库
在毕业设计的背景下，MySQL被选用为一种关键的技术组件，它是一种关系型数据库管理系统（RDBMS）。MySQL以其特有的优势在众多同类系统中脱颖而出，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。其小巧的体积、高效的运行速度以及开源的本质，使得MySQL在实际应用中展现出极高的性价比。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL具备更低的成本和更灵活的开发模式，这正是它适应本次毕业设计中模拟真实租赁环境的核心价值。因此，MySQL成为了我们的首选，主要基于其经济高效和源代码开放的特性。
MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升其可维护性、可扩展性和模块化。该模式将应用划分为三个关键部分：模型、视图和控制器。模型（Model）专注于管理应用程序的核心数据和业务规则，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和处理。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。它可以表现为图形用户界面、网页或其他形式。控制器（Controller）充当协调者，接收用户的输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以反映结果，从而确保了业务逻辑与用户界面的解耦，提高了代码的可维护性。
基于AI的个性化新闻推荐系统项目-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的个性化新闻推荐系统数据库表设计
基于AI的个性化新闻推荐系统 用户表 (AI_USER)
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否可为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| ID | INT | 11 | NOT NULL | 用户唯一标识符, 主键 |
| USERNAME | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 用户名, 基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的登录名 |
| PASSWORD | VARCHAR | 64 | NOT NULL | 加密后的密码, 用于基于AI的个性化新闻推荐系统系统身份验证 |
| VARCHAR | 100 | NOT NULL | 用户邮箱, 用于基于AI的个性化新闻推荐系统系统通信和验证 | |
| REG_DATE | DATETIME | NOT NULL | 用户注册日期, 记录用户加入基于AI的个性化新闻推荐系统系统的时间 | |
| LAST_LOGIN | DATETIME | NULL | 最后一次登录时间, 显示用户最近活动于基于AI的个性化新闻推荐系统的时间 | |
| STATUS | TINYINT | 1 | NOT NULL | 用户状态(0-禁用, 1-正常), 控制用户在基于AI的个性化新闻推荐系统系统的活动权限 |
基于AI的个性化新闻推荐系统 日志表 (AI_LOG)
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否可为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| LOG_ID | INT | 11 | NOT NULL | 日志唯一标识符, 主键 |
| USER_ID | INT | 11 | NOT NULL | 关联用户ID, 外键引用AI_USER.ID |
| ACTION | VARCHAR | 100 | NOT NULL | 用户在基于AI的个性化新闻推荐系统系统执行的操作描述 |
| ACTION_DATE | DATETIME | NOT NULL | 操作发生时间, 记录在基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的具体时间点 | |
| DETAILS | TEXT | NULL | 操作详情, 包含基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的具体变化信息或异常信息 |
基于AI的个性化新闻推荐系统 管理员表 (AI_ADMIN)
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否可为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| ADMIN_ID | INT | 11 | NOT NULL | 管理员唯一标识符, 主键 |
| USERNAME | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 管理员用户名, 在基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的管理员登录名 |
| PASSWORD | VARCHAR | 64 | NOT NULL | 加密后的密码, 用于基于AI的个性化新闻推荐系统系统管理员身份验证 |
| PRIVILEGE | INT | 1 | NOT NULL | 权限等级(1-普通, 2-高级), 控制在基于AI的个性化新闻推荐系统的管理权限 |
| CREATE_DATE | DATETIME | NOT NULL | 创建管理员账户的日期, 记录加入基于AI的个性化新闻推荐系统管理系统的时间 |
基于AI的个性化新闻推荐系统 核心信息表 (AI_CORE_INFO)
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否可为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| INFO_KEY | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 核心信息键, 例如'系统版本', '版权信息' |
| INFO_VALUE | TEXT | NOT NULL | 对应键的值, 描述基于AI的个性化新闻推荐系统的详细信息 | |
| UPDATE_DATE | DATETIME | NOT NULL | 最后更新时间, 记录基于AI的个性化新闻推荐系统变动情况 |
基于AI的个性化新闻推荐系统系统类图
基于AI的个性化新闻推荐系统前后台
基于AI的个性化新闻推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的个性化新闻推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的个性化新闻推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的个性化新闻推荐系统测试用例
| 测试编号 | 测试目标 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 测试状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC01 | 验证基于AI的个性化新闻推荐系统登录功能 | 正确用户名、密码 | 用户成功登录，跳转至主页面 | 未执行 | |
| TC02 | 检测基于AI的个性化新闻推荐系统注册新用户 | 新用户信息 | 注册成功，发送验证邮件/短信 | 未执行 | |
| TC03 | 测试基于AI的个性化新闻推荐系统搜索功能 | 关键字“信息管理” | 显示相关信息列表 | 未执行 | |
| TC04 | 确保基于AI的个性化新闻推荐系统数据导入 | CSV文件含10条数据 | 数据成功导入数据库，页面显示更新 | 未执行 | |
| TC05 | 验证基于AI的个性化新闻推荐系统权限控制 | 不同角色访问受限资源 | 访问受限提示信息 | 未执行 | |
| TC06 | 检测基于AI的个性化新闻推荐系统异常处理 | 错误的请求参数 | 显示友好错误信息，无系统崩溃 | 未执行 | |
| TC07 | 测试基于AI的个性化新闻推荐系统数据导出 | 选择特定数据范围 | 下载CSV文件，内容与选择一致 | 未执行 | |
| TC08 | 确认基于AI的个性化新闻推荐系统多用户并发 | 5个用户同时操作 | 系统稳定，数据一致性不受影响 | 未执行 |
基于AI的个性化新闻推荐系统部分代码实现
基于SpringBoot的基于AI的个性化新闻推荐系统设计与实现【源码+数据库+开题报告】源码下载
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总结
在我的本科毕业论文《基于AI的个性化新闻推荐系统：一款基于JavaWeb的创新应用开发》中，我深入探索了JavaWeb技术在构建高效、安全的Web系统中的应用。通过基于AI的个性化新闻推荐系统的设计与实现，我掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心框架，并实践了MVC模式。此项目让我理解了数据库优化、前后端交互及异常处理的关键点。此外，团队协作与项目管理经验提升了我的沟通与组织能力。基于AI的个性化新闻推荐系统的开发不仅巩固了我的理论知识，也锻炼了解决实际问题的能力，为未来职业生涯奠定了坚实基础。
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