（附源码）SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的基于AI的学术论文推荐系统项目代码

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在信息化时代背景下，基于AI的学术论文推荐系统作为现代企业不可或缺的一部分，其开发与优化显得尤为重要。本论文以“基于JavaWeb的基于AI的学术论文推荐系统系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的学术论文推荐系统平台。首先，我们将阐述基于AI的学术论文推荐系统在当前行业中的地位和作用，分析其需求及存在的问题。接着，详细介绍系统的设计理念，包括架构选择、功能模块划分。然后，重点讨论JavaWeb技术在基于AI的学术论文推荐系统开发中的应用，如Servlet、JSP和Spring框架等。最后，通过实际案例展示系统的实现过程及性能测试，以证明所选技术方案的可行性和优越性。本文期望能为基于AI的学术论文推荐系统的开发提供一种新的思路和实践参考。

基于AI的学术论文推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的学术论文推荐系统技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，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用户通过Web浏览器即可访问和交互服务器上的应用。在当前信息化社会中，B/S架构依然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便利性，使得程序开发更为高效。其次，从用户角度，它降低了硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可，无需高性能计算机，这对于大规模用户群体来说，显著节省了设备成本。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性上有所保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能访问所需信息和资源。考虑到用户体验，人们已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装专门软件可能会引发用户的抵触情绪和信任问题。因此，基于这些因素，选择B/S架构作为设计基础能够满足实际需求。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是当前Java企业级开发中广泛采用的体系架构。该框架组合在构建复杂的企业级应用系统方面展现出强大实力。Spring担当核心角色，如同项目的基石，它管理着对象（bean）的创建与生命周期，实现了依赖注入（DI），以解耦应用程序组件。SpringMVC作为Spring的一部分，介入HTTP请求处理，DispatcherServlet扮演调度者的角色，确保请求准确地路由至对应的Controller执行业务逻辑。MyBatis作为JDBC的轻量级替代，简化了数据库交互，通过配置文件将数据访问层与实体类Mapper文件关联，使SQL操作变得直观且易于维护。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，以其跨平台特性享誉业界，既可支持桌面应用的开发，也能满足Web应用程序的需求。它构建于“一切皆对象”的哲学之上，通过变量对数据进行抽象和管理，这些变量实质上操控着内存空间，进而在一定程度上增强了程序的安全性，使得基于Java开发的软件能够抵抗某些特定的病毒攻击，从而提升其稳定性和持久性。 Java具备强大的运行时灵活性，它的类库不仅包含了丰富的基础类，还允许开发者进行重载和扩展，这极大地丰富了语言的功能性。此外，Java鼓励代码复用，开发者可以创建可封装的函数或模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相关方法，大大提高了开发效率和代码质量。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）。它的特性使其在同类系统中占据显著地位，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。MySQL以其轻量级的架构、高效的运行速度著称，特别是在对比大型数据库系统如ORACLE和DB2时。关键在于，MySQL对于实际的租赁环境而言，不仅适应性良好，而且具备低成本和开源的优势，这正是我们选择它的核心理由。

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，旨在优化代码结构，提升可维护性和扩展性。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）。模型负责管理应用程序的核心数据和业务规则，独立于用户界面，专注于数据处理和存储。视图则呈现给用户，作为与应用交互的界面，它以多种形式展示由模型提供的信息。控制器充当中介，接收用户输入，协调模型和视图的交互，根据用户请求调用相应操作。这种分离关注点的策略使得代码更易于理解和维护。

基于AI的学术论文推荐系统项目-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的学术论文推荐系统数据库表设计

数据库表格模板

1. AI_USER表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符, 自增主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，用于基于AI的学术论文推荐系统系统的登录
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，保护基于AI的学术论文推荐系统用户账户安全
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的学术论文推荐系统系统中的通知和验证
REGISTRATION_DATE	DATE	用户注册日期，在基于AI的学术论文推荐系统系统中的创建时间

2. AI_LOG表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符, 自增主键
USER_ID	INT	关联的用户ID，记录基于AI的学术论文推荐系统用户的操作
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于AI的学术论文推荐系统系统中的操作描述
ACTION_DATE	TIMESTAMP	操作发生的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，便于基于AI的学术论文推荐系统系统审计追踪

3. AI_ADMIN表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符, 自增主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于AI的学术论文推荐系统系统的后台管理员身份标识
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的管理员密码，确保基于AI的学术论文推荐系统后台的安全
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的学术论文推荐系统系统通知和通信
PRIVILEGE_LEVEL	INT	管理员权限级别，定义在基于AI的学术论文推荐系统中的操作权限

4. AI_CORE_INFO表

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	关键信息标识，如系统名称、版本等，在基于AI的学术论文推荐系统中全局使用
INFO_VALUE	TEXT	关键信息值，存储基于AI的学术论文推荐系统的核心配置或元数据
CREATION_DATE	TIMESTAMP	信息创建时间，记录基于AI的学术论文推荐系统系统初始化或更新的时间点

基于AI的学术论文推荐系统系统类图

基于AI的学术论文推荐系统前后台

基于AI的学术论文推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的学术论文推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的学术论文推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的学术论文推荐系统测试用例

序号	测试编号	功能模块	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC001	用户登录	基于AI的学术论文推荐系统用户名：testUser, 密码：123456	登录成功，显示用户个人信息页	基于AI的学术论文推荐系统登录失败/成功	通过/未通过
2	TC002	数据添加	新增基于AI的学术论文推荐系统记录：ID=1, 内容：示例数据	基于AI的学术论文推荐系统记录添加成功，返回确认消息	添加失败/成功	通过/未通过
3	TC003	数据查询	搜索关键词：基于AI的学术论文推荐系统ID=1	返回匹配的基于AI的学术论文推荐系统详细信息	无结果/返回错误/返回正确信息	通过/未通过
4	TC004	权限管理	角色：管理员，操作：删除基于AI的学术论文推荐系统ID=1	确认删除成功，基于AI的学术论文推荐系统列表中不再显示ID=1的记录	删除失败/成功	通过/未通过
5	TC005	异常处理	错误基于AI的学术论文推荐系统用户名：不存在的用户，密码：空	显示错误提示，不允许登录	未显示错误/允许非法登录	通过/未通过

基于AI的学术论文推荐系统部分代码实现