本项目为Java WEB的基于AI的个性化新闻推荐引擎项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)基于Java WEB的基于AI的个性化新闻推荐引擎开发 【源码+数据库+开题报告】（附源码）Java WEB实现的基于AI的个性化新闻推荐引擎开发与实现Java WEB的基于AI的个性化新闻推荐引擎源码基于Java WEB实现基于AI的个性化新闻推荐引擎(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于Java WEB的基于AI的个性化新闻推荐引擎实现。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的个性化新闻推荐引擎——一个基于Javaweb技术的创新应用，成为了本研究的核心焦点。基于AI的个性化新闻推荐引擎旨在利用现代Web技术，构建高效、安全且用户友好的网络平台。本文首先探讨了Javaweb开发环境与技术栈，接着详细阐述基于AI的个性化新闻推荐引擎的设计理念和架构，分析其在实际业务场景中的应用。通过深入研究，我们旨在解决现有系统的问题，提升用户体验，并为同类项目提供参考。本文的探索将对理解Javaweb开发实践及其在基于AI的个性化新闻推荐引擎中的应用有重要启示。
基于AI的个性化新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图
基于AI的个性化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，其核心特征在于利用Web浏览器作为客户端与服务器进行交互。这种架构模式在当前信息化时代中广泛应用，主要原因在于它提供了一种高效且经济的解决方案。首先，B/S架构的开发模式简化了程序设计流程，降低了客户端的硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可访问系统，极大地减轻了用户的设备投入成本。尤其在大规模用户群体中，这种方式能显著节省维护和升级的费用。 其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面具有一定的优势。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，增强了系统的可访问性和灵活性。从用户体验角度来看，人们已习惯通过浏览器浏览各类信息，无需安装额外软件，这减少了用户的操作复杂度和可能产生的抵触感，有利于提升用户满意度。 综上所述，考虑到易用性、成本效益和安全性，选择B/S架构作为设计基础符合实际需求，能够满足现代业务信息系统的期望标准。
Java语言
Java语言作为一种广泛应用的编程语种，其独特之处在于能胜任桌面应用和Web应用的开发。它以其为基础构建的后台系统广泛存在于各类程序之中。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据在程序中的抽象表示，负责管理内存，这间接增强了Java程序的安全性，因为它们能够抵御针对Java应用程序的直接攻击，从而提升程序的健壮性。此外，Java具备动态执行的特性，开发者不仅能够利用其内置的基本类，还能自由地重写和扩展这些类，实现功能的丰富化。更进一步，开发者可以封装一些通用功能为独立模块，供其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相关方法，极大地提高了代码的可重用性和开发效率。
MVC（模型-视图-控制器）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，提升可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型、视图和控制器。模型（Model）专注于数据的结构和业务逻辑，包含数据的管理与操作，而不涉及用户界面。视图（View）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并支持用户操作。控制器（Controller）充当通信桥梁，接收用户输入，调度模型处理请求，并指示视图更新以响应结果。通过这种分离，MVC模式确保了各部分的关注点独立，从而增强了代码的可维护性。
JSP技术
JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它使开发人员能够在HTML源文件中无缝集成Java编程逻辑。在服务器端运行时，JSP会将这些含有Java代码的页面转化为普通的HTML，并将生成的静态内容传送至用户浏览器。这种技术极大地简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。值得一提的是，JSP的本质是建立在Servlet基础之上的，每个JSP页面在执行时都会被翻译成一个Servlet实例。Servlet是一种标准的接口，负责处理HTTP请求并构造相应的响应，为JSP提供了强大的后端支持。
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）。其独特的优势使得MySQL在同类系统中占据显著地位，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧轻便、运行高效的特点脱颖而出。尤为关键的是，它完全契合实际的租赁系统需求，具备低成本和开源的特性，这也是我们最终选择MySQL的根本原因。
基于AI的个性化新闻推荐引擎项目-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
基于AI的个性化新闻推荐引擎数据库表设计
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的个性化新闻推荐引擎系统的登录 |
| PASSWORD | VARCHAR(255) | 加密后的密码，保护基于AI的个性化新闻推荐引擎用户账户安全 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的通知和验证 | |
| REGISTRATION_DATE | DATE | 用户注册日期，在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的创建时间 |
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的个性化新闻推荐引擎用户的操作 |
| ACTION | VARCHAR(100) | 用户在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的操作描述 |
| 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的个性化新闻推荐引擎系统审计追踪 |
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的个性化新闻推荐引擎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的个性化新闻推荐引擎后台的安全 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱，用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统通知和通信 | |
| PRIVILEGE_LEVEL | INT | 管理员权限级别，定义在基于AI的个性化新闻推荐引擎中的操作权限 |
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的个性化新闻推荐引擎中全局使用 |
| INFO_VALUE | TEXT | 关键信息值，存储基于AI的个性化新闻推荐引擎的核心配置或元数据 |
| CREATION_DATE | TIMESTAMP | 信息创建时间，记录基于AI的个性化新闻推荐引擎系统初始化或更新的时间点 |
基于AI的个性化新闻推荐引擎系统类图
基于AI的个性化新闻推荐引擎前后台
基于AI的个性化新闻推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的个性化新闻推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的个性化新闻推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的个性化新闻推荐引擎测试用例
基于AI的个性化新闻推荐引擎 系统测试用例模板
确保基于AI的个性化新闻推荐引擎系统在JavaWeb环境下稳定运行，提供可靠的信息管理服务。
- 操作系统: Windows/Linux
- Java版本: JDK 1.8+
- Web服务器: Tomcat 8+
- 数据库: MySQL 5.7+
3.1 功能测试
| 序号 | 测试项 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 用户注册 | 用户成功创建新账户并登录 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎系统返回成功消息 | PASS/FAIL |
| 2 | 数据添加 | 新增数据应保存至数据库 | 查看数据库中数据已更新 | PASS/FAIL |
| 3 | 数据查询 | 能准确检索并显示基于AI的个性化新闻推荐引擎信息 | 返回与输入匹配的基于AI的个性化新闻推荐引擎列表 | PASS/FAIL |
3.2 性能测试
| 序号 | 测试项 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| 4 | 并发访问 | 系统能处理高并发请求，无明显延迟 | 监控系统资源使用情况和响应时间 | PASS/FAIL |
| 5 | 数据库压力测试 | 数据读写性能稳定，无丢失或错误 | 评估SQL查询速度和数据库负载 | PASS/FAIL |
3.3 安全性测试
| 序号 | 测试项 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| 6 | SQL注入防护 | 系统应能有效防止SQL注入攻击 | 输入恶意SQL语句，系统应正常处理 | PASS/FAIL |
| 7 | 用户权限验证 | 未经授权用户无法访问基于AI的个性化新闻推荐引擎信息 | 未登录用户尝试访问，应被拒绝 | PASS/FAIL |
记录测试过程中的问题，分析原因，提出改进措施，确保基于AI的个性化新闻推荐引擎系统在JavaWeb环境下的高质量运行。
基于AI的个性化新闻推荐引擎部分代码实现
（附源码）Java WEB实现的基于AI的个性化新闻推荐引擎代码源码下载
- （附源码）Java WEB实现的基于AI的个性化新闻推荐引擎代码源代码.zip
- （附源码）Java WEB实现的基于AI的个性化新闻推荐引擎代码源代码.rar
- （附源码）Java WEB实现的基于AI的个性化新闻推荐引擎代码源代码.7z
- （附源码）Java WEB实现的基于AI的个性化新闻推荐引擎代码源代码百度网盘下载.zip
总结
在以 "基于AI的个性化新闻推荐引擎" 为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入探讨了如何利用Java技术栈构建高效、安全的Web应用程序。通过本次实践，我掌握了Servlet、JSP以及Spring Boot等核心框架的应用，强化了数据库设计与MySQL交互的能力。基于AI的个性化新闻推荐引擎的开发过程让我理解了MVC模式的实际运用，提升了问题解决和团队协作技巧。此外，面对复杂业务逻辑，我学会了如何优化代码结构，确保系统的可扩展性和维护性。这次经历不仅巩固了我的理论知识，更锻炼了我将技术转化为实际产品的能力。
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