本项目为（附源码）基于javaweb和maven的基于AI的个性化菜谱推荐平台设计与实现毕设项目: 基于AI的个性化菜谱推荐平台javaweb和maven实现的基于AI的个性化菜谱推荐平台开发与实现【源码+数据库+开题报告】（附源码）基于javaweb和maven的基于AI的个性化菜谱推荐平台研究与实现基于javaweb和maven的基于AI的个性化菜谱推荐平台设计 javaee项目:基于AI的个性化菜谱推荐平台。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计
在当今信息化社会，基于AI的个性化菜谱推荐平台的开发与实现已成为JavaWeb技术的重要应用领域。本论文旨在探讨如何利用先进的JavaWeb技术构建和优化基于AI的个性化菜谱推荐平台，以提升其性能和用户体验。首先，我们将介绍基于AI的个性化菜谱推荐平台的基本概念及其在行业中的地位，接着分析现有系统的不足，为后续改进奠定基础。随后，我们将详细阐述开发环境的搭建，包括核心技术选型，如Spring Boot、MyBatis等。在系统设计与实现部分，基于AI的个性化菜谱推荐平台的模块化架构将被重点讨论，展示如何通过JavaWeb技术实现功能需求。最后，通过实际测试与性能评估，验证基于AI的个性化菜谱推荐平台的高效性和稳定性。此研究不仅丰富了JavaWeb的实践应用，也为同类项目的开发提供了参考。
基于AI的个性化菜谱推荐平台系统架构图/系统设计图
基于AI的个性化菜谱推荐平台技术框架
JSP技术
JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术，它允许开发人员在HTML文档中嵌入Java脚本。在服务器端运行时，JSP会将这些Java代码翻译成HTML，并将结果发送至用户浏览器。这项技术旨在简化构建具有丰富交互性的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页面在执行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet是按照标准处理HTTP请求和生成响应的一种方法，为JSP提供了强大的支持。
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。
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（客户端/服务器）架构的一种提法。这种架构模式的核心特点是用户通过Web浏览器即可与服务器进行交互。在当前时代，B/S架构依然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便利性，开发者可以更高效地构建和维护应用程序。其次，对于终端用户而言，系统对硬件配置要求较低，只需具备基本的网络浏览器功能，这显著降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为明显。 此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性上表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷、安全地访问所需信息和资源。从操作体验上看，用户已习惯于浏览器界面，若需安装额外软件来访问特定服务，可能会引起用户的反感和不信任。因此，综合考虑易用性、成本效益和安全性，B/S架构仍然是满足本设计需求的理想选择。
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。
Java语言
Java是一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能支持多种平台，既能构建桌面应用，也能开发网页应用。它以其为核心构建的后端服务在当前信息技术领域占据重要地位。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中代表数据，同时也涉及到计算机安全的核心问题。由于Java对内存操作的间接性，它能有效防御针对Java程序的直接病毒攻击，从而增强软件的稳定性和安全性。 Java还具备强大的动态执行特性，允许开发者对预定义的类进行扩展和重写，这极大地丰富了其功能集合。此外，Java鼓励代码复用，开发者可以创建可封装的功能模块，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，大大提升了开发效率和代码质量。
基于AI的个性化菜谱推荐平台项目-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的个性化菜谱推荐平台数据库表设计
基于AI的个性化菜谱推荐平台 用户表 (AI_users)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | INT | 主键，用户ID |
| username | VARCHAR(50) | 用户名，唯一标识符 |
| password | VARCHAR(255) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于登录和通知 | |
| phone | VARCHAR(20) | 用户电话，用于验证和联系 |
| create_time | DATETIME | 创建时间 |
| update_time | DATETIME | 最后修改时间 |
| status | TINYINT | 用户状态（0-禁用，1-正常） |
| 基于AI的个性化菜谱推荐平台 | VARCHAR(50) | 用户与基于AI的个性化菜谱推荐平台的关联信息，如会员等级或权限描述 |
基于AI的个性化菜谱推荐平台 日志表 (AI_logs)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | INT | 主键，日志ID |
| user_id | INT | 关联用户ID |
| action | VARCHAR(50) | 操作类型（登录、注销、修改信息等） |
| description | TEXT | 操作详情 |
| ip_address | VARCHAR(45) | 操作时的IP地址 |
| create_time | DATETIME | 日志创建时间 |
基于AI的个性化菜谱推荐平台 管理员表 (AI_admins)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | INT | 主键，管理员ID |
| username | VARCHAR(50) | 管理员用户名，唯一标识 |
| password | VARCHAR(255) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱，用于登录和通知 | |
| phone | VARCHAR(20) | 管理员电话，用于验证和联系 |
| create_time | DATETIME | 创建时间 |
| update_time | DATETIME | 最后修改时间 |
| role | VARCHAR(50) | 管理员角色（如：超级管理员，内容编辑等） |
基于AI的个性化菜谱推荐平台 核心信息表 (AI_core_info)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | INT | 主键，核心信息ID |
| key | VARCHAR(50) | 关键字，如：system_name, version, description等 |
| value | TEXT | 关键字对应的值，如：基于AI的个性化菜谱推荐平台名称，版本号，系统描述等 |
| create_time | DATETIME | 创建时间 |
| update_time | DATETIME | 最后修改时间 |
基于AI的个性化菜谱推荐平台系统类图
基于AI的个性化菜谱推荐平台前后台
基于AI的个性化菜谱推荐平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的个性化菜谱推荐平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的个性化菜谱推荐平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的个性化菜谱推荐平台测试用例
| 序号 | 测试编号 | 测试目标 | 输入数据 | 预期输出 | 实际输出 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | TC1 | 基于AI的个性化菜谱推荐平台 登录功能 | 正确用户名/密码 | 登录成功界面 | 登录成功界面 | Pass |
| 2 | TC2 | 基于AI的个性化菜谱推荐平台 注册新用户 | 合法用户信息 | 注册确认信息 | 注册确认信息 | Pass |
| 3 | TC3 | 基于AI的个性化菜谱推荐平台 数据添加 | 新增信息数据 | 添加成功提示 | 添加成功提示 | Pass |
| 4 | TC4 | 基于AI的个性化菜谱推荐平台 数据搜索 | 关键字查询 | 相关信息列表 | 相关信息列表 | Pass |
| 5 | TC5 | 基于AI的个性化菜谱推荐平台 权限控制 | 低权限用户操作 | 操作受限提示 | 操作受限提示 | Pass |
| 6 | TC6 | 基于AI的个性化菜谱推荐平台 异常处理 | 错误输入或异常情况 | 错误提示信息 | 错误提示信息 | Pass |
| 7 | TC7 | 基于AI的个性化菜谱推荐平台 系统性能 | 高并发请求 | 快速响应时间 | 在可接受范围内 | Pass |
| 8 | TC8 | 基于AI的个性化菜谱推荐平台 数据安全 | 敏感信息传输 | 加密传输 | 加密传输 | Pass |
| 9 | TC9 | 基于AI的个性化菜谱推荐平台 兼容性测试 | 不同浏览器/设备 | 正常显示与功能 | 正常显示与功能 | Pass |
| 10 | TC10 | 基于AI的个性化菜谱推荐平台 升级更新 | 新版本安装 | 更新成功提示 | 更新成功提示 | Pass |
基于AI的个性化菜谱推荐平台部分代码实现
基于javaweb和maven的基于AI的个性化菜谱推荐平台设计与实现源码下载
- 基于javaweb和maven的基于AI的个性化菜谱推荐平台设计与实现源代码.zip
- 基于javaweb和maven的基于AI的个性化菜谱推荐平台设计与实现源代码.rar
- 基于javaweb和maven的基于AI的个性化菜谱推荐平台设计与实现源代码.7z
- 基于javaweb和maven的基于AI的个性化菜谱推荐平台设计与实现源代码百度网盘下载.zip
总结
在《基于AI的个性化菜谱推荐平台的JavaWeb应用开发与实践》论文中，我深入探讨了使用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的个性化菜谱推荐平台系统的过程。通过本次研究，我掌握了Servlet、JSP、MVC模式以及Spring Boot等关键框架的应用，理解了它们在基于AI的个性化菜谱推荐平台开发中的核心作用。此外，我还学会了数据库设计与优化，特别是MySQL的使用，以支持基于AI的个性化菜谱推荐平台的高效数据处理。实际操作中，我体验了敏捷开发与团队协作，增强了问题解决能力。此项目不仅提升了我的编程技能，也让我认识到持续学习和适应新技术在软件开发中的重要性。
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