java实现的基于AI的个性化推荐引擎代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于java的基于AI的个性化推荐引擎实现【源码+数据库+开题报告】基于java实现基于AI的个性化推荐引擎基于java的基于AI的个性化推荐引擎(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）java实现的基于AI的个性化推荐引擎开发与实现基于java实现基于AI的个性化推荐引擎课程设计基于java的基于AI的个性化推荐引擎设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)。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的个性化推荐引擎成为了关注焦点。本论文旨在探讨并实现基于JavaWeb的基于AI的个性化推荐引擎系统开发，旨在提升业务处理效率与用户体验。首先，我们将阐述基于AI的个性化推荐引擎的重要性，分析现有问题；接着，详细描述采用JavaWeb技术的原因及优势。随后，将设计并实现系统的架构，包括前端展示、后端逻辑及数据库设计，强调基于AI的个性化推荐引擎的功能模块。最后，通过测试评估系统性能，提出优化建议。此研究不仅加深对JavaWeb技术的理解，也为同类项目提供实践参考。

基于AI的个性化推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化推荐引擎技术框架

Java语言

Java语言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，也能满足Web应用程序的需求。它以其为基础构建的后台系统在当前技术环境中尤为流行。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象表示，负责管理内存。这种机制间接增强了Java程序的安全性，因为它们对病毒的直接攻击具有一定的抵抗力，从而提升了由Java编写的程序的稳定性和持久性。此外，Java的动态特性使得它具备强大的运行时灵活性。程序员不仅可以利用其内置的基础类，还能对这些类进行扩展和重定义，进一步拓展语言的功能。这种面向对象的特性鼓励代码重用，开发者可以封装一系列功能强大的模块，当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相应的方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

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，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，与Oracle、DB2等大型数据库相比，它具备小巧且快速的优势。尤为关键的是，MySQL适应了我们实际的租赁场景需求，其低成本和开源的特性成为首选的主要理由。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建交互式动态Web内容的技术，它允许开发人员在HTML文档中集成Java脚本。这种页面在服务器上执行，通过将Java代码的输出转化为HTML格式，随后传递给用户的浏览器。JSP便于开发者构建具备实时交互特性的Web应用。其工作原理背后的关键是Servlet技术，它为JSP提供了基础支撑。实质上，每个JSP页面在运行时都会被翻译成一个Servlet实例。Servlet遵循标准的编程接口，用以处理HTTP请求并生成相应的服务器响应。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，其核心特征在于利用Web浏览器来与服务器进行交互。这种架构模式在当前信息化时代中广泛应用，主要归因于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构极大地简化了程序的构建过程，降低了开发者的工作复杂度。其次，对于终端用户，它对硬件配置要求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，这意味着用户无需投入大量资金升级设备，从而节约成本。此外，由于数据存储在服务器端，信息安全得到了有效保障，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。在用户体验层面，浏览器已成为人们获取各类信息的主要工具，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，选择B/S架构作为设计方案能够满足实际需求，并体现出良好的适用性和用户友好性。

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，旨在提升代码的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序结构划分为三个关键部分。Model（模型）专注于数据的管理与业务逻辑，包含数据的存储、获取和处理功能，而与用户界面无直接关联。View（视图）充当用户界面的角色，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形式多样，可以是图形界面、网页或是命令行界面。Controller（控制器）作为中心协调者，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而有效地解耦了各个组件，提高了代码的可维护性。

基于AI的个性化推荐引擎项目-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的个性化推荐引擎数据库表设计

用户表 (AI_USER)

字段名	数据类型	描述
id	INT	主键，唯一标识符
username	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的个性化推荐引擎系统的登录账号
password	VARCHAR(100)	密码，加密存储，用于基于AI的个性化推荐引擎系统身份验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的个性化推荐引擎的通信和找回密码
created_at	TIMESTAMP	用户创建时间，记录基于AI的个性化推荐引擎系统中的注册时间
updated_at	TIMESTAMP	最后修改时间，跟踪基于AI的个性化推荐引擎用户信息的更新

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	日志ID，主键
user_id	INT	关联用户表的id，记录基于AI的个性化推荐引擎操作用户
action	VARCHAR(50)	操作描述，如“登录”，“修改信息”等，反映在基于AI的个性化推荐引擎中的行为
timestamp	TIMESTAMP	日志时间，记录基于AI的个性化推荐引擎系统中的操作时间点
details	TEXT	操作详情，记录基于AI的个性化推荐引擎系统中的具体变动信息

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	管理员ID，主键
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于AI的个性化推荐引擎后台系统的登录账号
password	VARCHAR(100)	密码，加密存储，用于基于AI的个性化推荐引擎后台系统的身份验证
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的个性化推荐引擎后台通信和管理事务
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录加入基于AI的个性化推荐引擎管理团队的时间
permissions	TEXT	权限列表，定义在基于AI的个性化推荐引擎中可以执行的操作

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	核心信息ID，主键
product_name	VARCHAR(100)	基于AI的个性化推荐引擎产品名称，显示在系统界面中
description	TEXT	产品描述，简述基于AI的个性化推荐引擎的功能和用途
version	VARCHAR(20)	产品版本，记录基于AI的个性化推荐引擎的迭代状态
updated_at	TIMESTAMP	最后更新时间，跟踪基于AI的个性化推荐引擎的核心信息更新历史

基于AI的个性化推荐引擎系统类图

基于AI的个性化推荐引擎前后台

基于AI的个性化推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化推荐引擎测试用例

序号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	基于AI的个性化推荐引擎登录功能	正确用户名、密码	登录成功提示	基于AI的个性化推荐引擎登录页面	PASS
2	错误登录尝试	错误用户名或密码	登录失败提示	基于AI的个性化推荐引擎登录错误信息	PASS/FAIL
3	新用户注册	合法用户信息	注册成功提示	新用户出现在基于AI的个性化推荐引擎用户列表	PASS
4	注册重复用户	已存在用户名	注册失败提示	基于AI的个性化推荐引擎显示用户名已占用	FAIL
5	数据查询	指定ID或关键词	相关信息列表	基于AI的个性化推荐引擎展示查询结果	PASS
6	无效数据查询	非法ID或不存在关键词	无结果提示	基于AI的个性化推荐引擎显示无匹配信息	PASS
7	信息添加	新增数据	添加成功提示	新数据在基于AI的个性化推荐引擎中可见	PASS
8	空数据添加	缺失必要字段	添加失败提示	基于AI的个性化推荐引擎提示必填项缺失	FAIL
9	信息修改	修改数据及新值	修改成功提示	基于AI的个性化推荐引擎更新后的数据显示	PASS
10	无效数据修改	非法数据或超出范围	修改失败提示	基于AI的个性化推荐引擎显示修改错误	FAIL

基于AI的个性化推荐引擎部分代码实现