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SpringMVC的基于AI的个性化资讯推荐平台源码下载

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本项目为（附源码）SpringMVC的基于AI的个性化资讯推荐平台项目代码基于SpringMVC的基于AI的个性化资讯推荐平台设计与开发课程设计SpringMVC实现的基于AI的个性化资讯推荐平台源码基于SpringMVC的基于AI的个性化资讯推荐平台设计与实现课程设计java项目:基于AI的个性化资讯推荐平台基于SpringMVC的基于AI的个性化资讯推荐平台设计与实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会中，基于AI的个性化资讯推荐平台作为JavaWeb技术的重要应用，日益凸显其价值。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的个性化资讯推荐平台系统。首先，我们将概述基于AI的个性化资讯推荐平台的发展背景与现状，强调其在当前网络环境中的重要地位。接着，深入研究JavaWeb核心技术，如Servlet、JSP及MVC模式，阐述它们在基于AI的个性化资讯推荐平台实现中的角色。再者，详细设计并实现基于AI的个性化资讯推荐平台系统的架构和功能模块，展示JavaWeb的强大潜力。最后，通过实际案例分析与性能测试，验证基于AI的个性化资讯推荐平台系统的可行性和优越性，为同类项目的开发提供参考。

基于AI的个性化资讯推荐平台系统架构图/系统设计图

SpringMVC的基于AI的个性化资讯推荐平台源码下载

基于AI的个性化资讯推荐平台技术框架

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能支持多种类型的应用开发，包括传统的桌面应用和现代的Web应用。它以其为基础构建的后台系统在当前信息技术领域中占据了重要地位。在Java中，变量是核心概念，代表着数据的存储单元，通过操作变量来管理内存，这种机制间接增强了程序的安全性，使得Java程序对某些特定病毒具备一定的抵御能力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 此外，Java的动态特性赋予了它强大的运行时灵活性。开发者不仅能够利用Java核心库提供的基础类，还能根据需要重写这些类，实现更丰富的功能。这一特性鼓励了代码的复用和模块化，程序员可以封装常用功能为独立的类或模块，其他项目在需要时只需引入并调用相关方法，极大地提高了开发效率和软件质量。

Vue框架

Vue.js，作为一个渐进式的JavaScript框架，专为构建用户界面和单页应用（SPA）而设计。它提倡逐步采用，既能无缝融入现有项目，也可支持构建复杂的全栈应用。该框架的核心专注于视图层，具备易学易用的特点，并集成了强大的数据绑定、组件系统以及客户端路由功能。Vue.js推崇组件化开发，允许开发者将界面分解为独立且可复用的组件，每个组件专注于应用的特定功能，从而提升代码的模块化和可维护性。其平缓的学习曲线、详尽的文档以及活跃的社区支持，确保了新开发者能迅速掌握并高效开发。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在提升应用程序的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序结构划分为三大关键部分。模型（Model）专注于应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理与处理。视图（View）是用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户进行操作。它可以表现为图形界面、网页或其他形式。控制器（Controller）充当协调者，接收用户的输入，调度模型以处理请求，并指示视图更新以反映结果，从而有效地解耦了各个组件，提升了代码的可维护性。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款为简化Spring应用初始搭建以及开发过程而设计的框架，适宜于新手和有经验的Spring开发者。其易学性体现在丰富的学习资源，无论英文教程还是中文资料，都广泛存在于国内外。Spring Boot的核心特性在于，它能够支持各种Spring项目，并实现平滑迁移。由于内置了Servlet容器，因此无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，它还集成了应用程序监控功能，允许开发者在运行时实时监控项目状态，精确识别并定位问题，从而高效地进行错误修复，提升了开发效率和问题解决能力。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过Web浏览器来访问和交互服务器。在当前信息化时代，B/S架构依然广泛应用，主要原因在于其独特的优点。首先，该架构在软件开发中展现出高效便捷性，开发者可以快速构建和维护系统。其次，从用户角度出发，使用设备无需高性能配置，只需具备网络连接和标准浏览器，极大地降低了用户的硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为显著。此外，由于数据存储在服务器端，安全性得到保证，用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能即时访问所需信息，增强了信息的可获取性。在用户体验方面，用户已习惯于浏览器的使用模式，避免了安装额外软件可能带来的不便和抵触感。综上所述，B/S架构能够满足设计需求，兼顾实用性和用户友好性。

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（RDBMS），其核心优势在于它的特性与实际需求的高度契合。MySQL以其轻量级、高效能的特质，与Oracle、DB2等其他大型数据库相比，显得尤为突出。它不仅体积小巧，运行速度快，而且在真实的租赁环境应用中表现出低成本和高性价比的特征。尤其是MySQL的开源本质，降低了使用门槛，这成为了在众多数据库中优先选择它的关键原因。

基于AI的个性化资讯推荐平台项目-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的个性化资讯推荐平台数据库表设计

基于AI的个性化资讯推荐平台 用户表 (gexinghua_users)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 默认值 描述
id INT 11 NOT NULL AUTO_INCREMENT 用户唯一标识符
username VARCHAR 50 NOT NULL 基于AI的个性化资讯推荐平台用户名，用于登录
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码
email VARCHAR 100 NOT NULL 用户邮箱，用于接收基于AI的个性化资讯推荐平台相关通知
phone VARCHAR 15 用户电话，可选
create_time TIMESTAMP NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP 用户创建时间
update_time TIMESTAMP NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 最后修改时间

基于AI的个性化资讯推荐平台 日志表 (gexinghua_logs)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 默认值 描述
id INT 11 NOT NULL AUTO_INCREMENT 日志唯一标识符
user_id INT 11 NOT NULL 操作用户ID
action VARCHAR 50 NOT NULL 操作类型（如：登录、修改信息）
description TEXT NOT NULL 基于AI的个性化资讯推荐平台操作详情
log_time TIMESTAMP NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP 操作时间

基于AI的个性化资讯推荐平台 管理员表 (gexinghua_admins)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 默认值 描述
id INT 11 NOT NULL AUTO_INCREMENT 管理员唯一标识符
username VARCHAR 50 NOT NULL 管理员用户名，用于登录基于AI的个性化资讯推荐平台后台
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码
email VARCHAR 100 NOT NULL 管理员邮箱，用于接收基于AI的个性化资讯推荐平台后台通知
role INT 11 NOT NULL 管理员角色（1:超级管理员, 2:普通管理员）
create_time TIMESTAMP NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP 创建时间
update_time TIMESTAMP NOT NULL CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 最后修改时间

基于AI的个性化资讯推荐平台 核心信息表 (gexinghua_core_info)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 默认值 描述
key VARCHAR 50 NOT NULL 关键字，如：'system_name', 'version'等
value TEXT NOT NULL 关键字对应的值，如：'基于AI的个性化资讯推荐平台', '1.0.0'等
description VARCHAR 255 关键信息描述

基于AI的个性化资讯推荐平台系统类图

基于AI的个性化资讯推荐平台前后台

基于AI的个性化资讯推荐平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化资讯推荐平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化资讯推荐平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化资讯推荐平台测试用例

序号 测试用例ID 功能描述 输入数据 预期输出 实际输出 结果
1 TC001 登录功能 用户名：admin
密码：123456 		登录成功，跳转至基于AI的个性化资讯推荐平台管理页面 N/A 未执行
2 TC002 注册新用户 用户名：newUser
邮箱：new@example.com
密码：Password123 		注册成功，发送验证邮件 N/A 未执行
3 TC003 添加基于AI的个性化资讯推荐平台 基于AI的个性化资讯推荐平台名称：TestItem
基于AI的个性化资讯推荐平台描述：Test description 		新基于AI的个性化资讯推荐平台成功添加到数据库 N/A 未执行
4 TC004 搜索基于AI的个性化资讯推荐平台 关键词：TestItem 显示包含"TestItem"的基于AI的个性化资讯推荐平台列表 N/A 未执行
5 TC005 编辑基于AI的个性化资讯推荐平台信息 基于AI的个性化资讯推荐平台ID：1
新名称：UpdatedItem
新描述：Updated description 		基于AI的个性化资讯推荐平台信息更新成功 N/A 未执行
6 TC006 删除基于AI的个性化资讯推荐平台 基于AI的个性化资讯推荐平台ID：1 基于AI的个性化资讯推荐平台从数据库中成功删除 N/A 未执行
7 TC007 权限控制 无权限用户尝试访问基于AI的个性化资讯推荐平台管理页面 访问被拒绝，显示错误消息 N/A 未执行

基于AI的个性化资讯推荐平台部分代码实现

SpringMVC的基于AI的个性化资讯推荐平台源码下载源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于AI的个性化资讯推荐平台：一款基于Javaweb的创新应用》中，我深入探讨了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的个性化资讯推荐平台系统。通过这次实践，我不仅巩固了Servlet、JSP、Spring Boot等核心技术，还理解了MVC模式在Web开发中的重要性。在数据库设计与优化环节，我学会了如何为基于AI的个性化资讯推荐平台有效地管理数据。此外，项目实施过程中的问题解决，提升了我的团队协作和调试技能，使我认识到持续学习和适应变化是软件开发的关键。基于AI的个性化资讯推荐平台的开发经历是一次宝贵的成长，为我未来的职业生涯奠定了坚实基础。