基于jsp的基于用户情绪的商品推荐算法开发

本项目为（附源码）jsp实现的基于用户情绪的商品推荐算法代码web大作业_基于jsp的基于用户情绪的商品推荐算法开发基于jsp的基于用户情绪的商品推荐算法设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于jsp的基于用户情绪的商品推荐算法实现课程设计jsp实现的基于用户情绪的商品推荐算法研究与开发java项目:基于用户情绪的商品推荐算法。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当前信息化社会中，基于用户情绪的商品推荐算法作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现显得尤为重要。本论文旨在探讨基于用户情绪的商品推荐算法的设计与开发过程，以提升Web应用程序的效率和用户体验。首先，我们将介绍基于用户情绪的商品推荐算法的背景及意义，阐述它在现代互联网环境中的定位。接着，详细阐述技术选型，包括Java、Servlet和JSP等关键技术在基于用户情绪的商品推荐算法中的应用。然后，深入研究基于用户情绪的商品推荐算法的系统架构与模块划分，展示其高效运行的基础。最后，通过实际操作和性能测试，验证基于用户情绪的商品推荐算法的稳定性和可扩展性，为同类项目的开发提供参考。此研究不仅锻炼了我们的技术实践能力，也为基于用户情绪的商品推荐算法在未来的广泛应用奠定了理论基础。

基于用户情绪的商品推荐算法系统架构图/系统设计图

基于用户情绪的商品推荐算法技术框架

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），以其特有的优势在同类产品中占据显著地位。它以轻量级、高效能的特性著称，相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL更显小巧且快速。尤其值得一提的是，它适用于真实的租赁环境，并具备低成本和开源的优势，这正是我们在毕业设计中优先选择MySQL的主要考量因素。

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，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将应用划分为三大关键部分，以提升可维护性、可扩展性和模块化。Model（模型）承担着应用程序的核心数据结构和业务处理功能，独立于用户界面，专注于数据的管理与操作。View（视图）作为用户界面，展示由模型提供的数据，并使用户能够与应用进行互动，其形式多样，包括图形界面、网页等。Controller（控制器）作为协调者，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，有效实现了关注点的分离，从而提升了代码的可维护性。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它允许开发人员将Java代码无缝集成到HTML文档中。在服务器端运行时，JSP会将这些Java片段执行并转化为标准的HTML，随后将生成的静态内容发送至用户浏览器。这种机制使得开发者能够便捷地构建具备丰富交互特性的Web应用。值得注意的是，JSP本质上依赖于Servlet技术，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet作为一种标准化的方法，负责处理接收到的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（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server）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，来与服务器进行交互。在现代社会，众多系统选择B/S架构的原因在于其独特的优势。首先，B/S模式极大地简化了软件开发过程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的编程，而用户只需一个能够上网的浏览器即可使用应用，降低了客户端的硬件要求。这对于大规模用户群体而言，可以显著节省购置高性能计算机的费用，是一种经济高效的解决方案。其次，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可访问性。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，增强了系统的灵活性。从用户体验的角度出发，人们已习惯于通过浏览器浏览各种内容，若需安装专用软件来访问特定服务，可能会引起用户的抵触情绪，降低信任感。因此，在综合考虑易用性、成本效益和安全性后，B/S架构成为满足本设计需求的理想选择。

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。它以其独特的机制，为后端处理提供了坚实的支撑。在Java中，变量是数据存储的关键，它们操纵内存，同时通过内存管理，Java能够实现对病毒的某种防护，增强了由Java编写的程序的稳定性和安全性。此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者对内置类进行扩展重写，这极大地丰富了其功能。开发者可以创建可复用的模块库，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，大大提升了开发效率和代码的可维护性。

基于用户情绪的商品推荐算法项目-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

基于用户情绪的商品推荐算法数据库表设计

1. suanfa_USER 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL		加密后的密码
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱地址，基于用户情绪的商品推荐算法系统通信使用
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册时间
LAST_LOGIN	DATETIME			NULL	最后登录时间
基于用户情绪的商品推荐算法_ROLE	INT	1	NOT NULL	0	用户在基于用户情绪的商品推荐算法系统中的角色标识

2. suanfa_LOG 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		操作用户ID，关联suanfa_USER表的ID
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL		用户执行的操作
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间
DESCRIPTION	TEXT				操作描述，记录基于用户情绪的商品推荐算法系统中的具体行为

3. suanfa_ADMIN 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员用户名
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL		加密后的管理员密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		管理员邮箱地址，基于用户情绪的商品推荐算法系统通信使用
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建管理员账号的时间

4. suanfa_CORE_INFO 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		关键信息标识，如系统名称、版本等
INFO_VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL		与INFO_KEY对应的值，基于用户情绪的商品推荐算法系统的核心配置信息
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	最后修改时间

基于用户情绪的商品推荐算法系统类图

基于用户情绪的商品推荐算法前后台

基于用户情绪的商品推荐算法前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于用户情绪的商品推荐算法后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于用户情绪的商品推荐算法测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于用户情绪的商品推荐算法测试用例

表格模板:

序号	测试用例ID	功能模块	输入数据	预期输出	实际输出	测试结果
1	TC_基于用户情绪的商品推荐算法_01	用户登录	正确用户名，正确密码	登录成功，跳转至主页面	基于用户情绪的商品推荐算法主页面	Pass
2	TC_基于用户情绪的商品推荐算法_02	数据添加	新基于用户情绪的商品推荐算法信息	添加成功提示，数据列表更新	新基于用户情绪的商品推荐算法出现在列表中	Pass/Fail
3	TC_基于用户情绪的商品推荐算法_03	数据搜索	搜索关键字	相关基于用户情绪的商品推荐算法结果展示	返回与关键字匹配的基于用户情绪的商品推荐算法	Pass/Fail
4	TC_基于用户情绪的商品推荐算法_04	权限控制	无权限用户尝试修改基于用户情绪的商品推荐算法	操作受限提示	无法修改基于用户情绪的商品推荐算法信息	Pass
5	TC_基于用户情绪的商品推荐算法_05	异常处理	错误的基于用户情绪的商品推荐算法ID	错误提示信息	显示“基于用户情绪的商品推荐算法不存在”	Pass

注意事项:

"基于用户情绪的商品推荐算法"代表具体的管理系统名称（如：学生、图书、订单等），请根据实际论文主题替换。
"输入数据"和"预期输出"应根据基于用户情绪的商品推荐算法系统的具体功能进行详细描述。
"实际输出"栏在执行测试时填写，"测试结果"根据实际输出与预期输出对比确定。

基于用户情绪的商品推荐算法部分代码实现