基于B/S架构的用户行为分析的新闻推荐引擎实现【源码+数据库+开题报告】

本项目为（附源码）B/S架构实现的用户行为分析的新闻推荐引擎代码B/S架构实现的用户行为分析的新闻推荐引擎开发与实现B/S架构实现的用户行为分析的新闻推荐引擎代码(项目源码+数据库+源代码讲解)B/S架构的用户行为分析的新闻推荐引擎源码开源web大作业_基于B/S架构的用户行为分析的新闻推荐引擎设计与实现基于B/S架构的用户行为分析的新闻推荐引擎研究与实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会中，用户行为分析的新闻推荐引擎作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其重要性。本论文旨在探讨和实现用户行为分析的新闻推荐引擎的设计与开发，以提升用户体验和系统效率。首先，我们将分析用户行为分析的新闻推荐引擎的需求背景及现有解决方案，揭示研究的必要性。接着，详细阐述使用JavaWeb技术的原因，探讨其架构设计与实现策略。在核心技术部分，将深入研究如何利用Servlet、JSP以及框架（如Spring Boot或Struts）来构建用户行为分析的新闻推荐引擎。最后，通过测试与性能评估，验证用户行为分析的新闻推荐引擎的有效性和可行性，为同类项目的开发提供参考。

用户行为分析的新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图

用户行为分析的新闻推荐引擎技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心理念是利用Web浏览器作为客户端与服务器进行交互。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构显著简化了软件开发流程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的逻辑，而客户端只需具备基本的网络浏览功能即可，极大地降低了用户的硬件配置要求，从而节省了大量成本。其次，由于所有数据存储在服务器上，用户无论身处何地，只要有网络连接，就能便捷地获取所需信息，确保了数据的安全性和访问的灵活性。此外，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于通过浏览器无缝浏览各类内容，相比于需要安装特定软件的C/S架构，B/S架构能提供更为自然、无侵入性的用户体验。因此，从多方面权衡，选择B/S架构作为系统设计的基础，能够更好地满足实际需求。

MVC（Model-View-Controller）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，强化模块间的独立性，以提升代码的可维护性和扩展性。该模式将应用划分为三大关键部分：Model（模型）专注于封装应用程序的核心数据和业务规则，独立于用户界面，处理数据的存取和运算；View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由Model提供的信息，并允许用户发起操作；Controller（控制器）充当协调者的角色，接收用户的输入，调度Model进行数据处理，并指示View更新展示，以此实现用户界面的响应。这种分离关注点的设计有助于降低复杂性，提高代码的可读性和可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。它以简洁的翻译——“关系数据库管理系统”为人所知，以其特有的优势赢得了极高的普及度。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL显得更为轻量级且运行效率高。尤其值得一提的是，它非常适合于真实的租赁环境应用场景，具备低成本和开源两大优势，这正是我们在毕业设计中优先选择MySQL的主要考量因素。

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文档中直接嵌入Java脚本。这些JSP页面在服务器端执行，通过将Java代码的执行结果转化为HTML格式，随后传输至客户端浏览器展示。这种技术极大地简化了构建具备交互性功能的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet技术扮演了基础支撑的角色。实质上，每个JSP页面在运行时都会被翻译并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的接口来处理HTTP请求，并生成相应的服务器响应。

Java语言

Java编程语言是广泛应用的编程语言之一，它不仅支持桌面应用的开发，也能够创建Web应用程序。其独特之处在于，Java以其为基础构建的系统常用于后端处理。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们操控内存，这一特性间接增强了Java程序的安全性，因为它们能抵抗直接针对Java程序的病毒，从而提升程序的健壮性。此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者不仅使用内置的基本类，还能重写这些类以扩展功能。这使得Java能够实现高度的模块化，开发者可以封装功能强大的代码库，供其他项目便捷地引用和调用，促进了代码的复用与效率。

用户行为分析的新闻推荐引擎项目-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

用户行为分析的新闻推荐引擎数据库表设计

yonghu_USER TABLE

Field	Data Type	Description
id	INT	Unique user identifier, primary key
username	VARCHAR(50)	Unique username for 用户行为分析的新闻推荐引擎 login
password	VARCHAR(255)	Encrypted password for 用户行为分析的新闻推荐引擎 authentication
email	VARCHAR(100)	User's email address for communication in 用户行为分析的新闻推荐引擎
created_at	TIMESTAMP	Timestamp when the account was created in 用户行为分析的新闻推荐引擎 system
updated_at	TIMESTAMP	Timestamp of the last update on user's information in 用户行为分析的新闻推荐引擎

yonghu_LOG TABLE

Field	Data Type	Description
id	INT	Unique log entry identifier, primary key
user_id	INT	Foreign key referencing yonghu_USER.id
action	VARCHAR(50)	Action performed by user in 用户行为分析的新闻推荐引擎
details	TEXT	Detailed description of the event in 用户行为分析的新闻推荐引擎
timestamp	TIMESTAMP	Timestamp when the log entry was recorded in 用户行为分析的新闻推荐引擎 system

yonghu_ADMIN TABLE

Field	Data Type	Description
id	INT	Unique administrator identifier, primary key
user_id	INT	Foreign key referencing yonghu_USER.id, admin account link
role	VARCHAR(20)	Administrator role in 用户行为分析的新闻推荐引擎 (e.g., superadmin, moderator)
permissions	TEXT	JSON encoded list of permissions for 用户行为分析的新闻推荐引擎 management

yonghu_CORE_INFO TABLE

Field	Data Type	Description
setting_key	VARCHAR(50)	Unique key for core configuration in 用户行为分析的新闻推荐引擎
setting_value	TEXT	Value associated with the key, vital for 用户行为分析的新闻推荐引擎 function
description	VARCHAR(200)	Brief description of the setting in 用户行为分析的新闻推荐引擎 context
created_at	TIMESTAMP	Timestamp when the setting was added to 用户行为分析的新闻推荐引擎
updated_at	TIMESTAMP	Timestamp of the last update on the setting in 用户行为分析的新闻推荐引擎

用户行为分析的新闻推荐引擎系统类图

用户行为分析的新闻推荐引擎前后台

用户行为分析的新闻推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

用户行为分析的新闻推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

用户行为分析的新闻推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

用户行为分析的新闻推荐引擎测试用例

1. 登录功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
1.1	正确用户名和密码	用户行为分析的新闻推荐引擎管理员账号	成功登录界面	用户行为分析的新闻推荐引擎管理员界面	通过
1.2	错误用户名	随机错误用户名	错误提示信息	显示“用户名不存在”	通过
1.3	空白密码	正确用户名, 空密码	错误提示信息	显示“密码不能为空”	通过

2. 数据添加功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
2.1	合法用户行为分析的新闻推荐引擎数据	新用户行为分析的新闻推荐引擎信息	数据成功添加	用户行为分析的新闻推荐引擎列表显示新记录	通过
2.2	缺失必要字段	部分字段为空	错误提示信息	显示“所有字段都必须填写”	通过
2.3	重复用户行为分析的新闻推荐引擎数据	已存在用户行为分析的新闻推荐引擎信息	错误提示信息	显示“该用户行为分析的新闻推荐引擎已存在”	通过

3. 数据查询功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
3.1	存在的用户行为分析的新闻推荐引擎ID	正确用户行为分析的新闻推荐引擎ID	查找到对应用户行为分析的新闻推荐引擎信息	显示匹配的用户行为分析的新闻推荐引擎详情	通过
3.2	不存在的用户行为分析的新闻推荐引擎ID	随机错误ID	无结果返回	显示“未找到该用户行为分析的新闻推荐引擎”	通过
3.3	空查询条件	不输入任何条件	显示所有用户行为分析的新闻推荐引擎	列出所有用户行为分析的新闻推荐引擎记录	通过

4. 数据修改功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
4.1	修改合法用户行为分析的新闻推荐引擎信息	需要修改的用户行为分析的新闻推荐引擎ID及新信息	数据成功更新	用户行为分析的新闻推荐引擎列表显示更新后的信息	通过
4.2	修改不存在用户行为分析的新闻推荐引擎ID	错误用户行为分析的新闻推荐引擎ID	错误提示信息	显示“找不到要修改的用户行为分析的新闻推荐引擎”	通过

5. 数据删除功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
5.1	删除存在的用户行为分析的新闻推荐引擎	正确用户行为分析的新闻推荐引擎ID	用户行为分析的新闻推荐引擎成功删除	用户行为分析的新闻推荐引擎列表不再显示该记录	通过
5.2	删除不存在用户行为分析的新闻推荐引擎ID	错误用户行为分析的新闻推荐引擎ID	错误提示信息	显示“无法删除不存在的用户行为分析的新闻推荐引擎”	通过

用户行为分析的新闻推荐引擎部分代码实现