基于mvc模式实现菜篮子智能推荐引擎

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在信息化社会中，菜篮子智能推荐引擎作为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、安全的菜篮子智能推荐引擎系统。首先，我们将概述菜篮子智能推荐引擎的发展背景与现状，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，阐述它们在菜篮子智能推荐引擎实现中的角色。再者，详细设计并实现菜篮子智能推荐引擎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，验证菜篮子智能推荐引擎系统的可行性和优越性，为同类项目的开发提供参考。

菜篮子智能推荐引擎系统架构图/系统设计图

菜篮子智能推荐引擎技术框架

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选为一种关键的技术组件，它是一种关系型数据库管理系统（RDBMS）。其核心优势在于它能有效地支持基于关系的数据组织，这使得MySQL在众多同类系统中脱颖而出，成为广泛应用的选择。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其轻量级的架构、高效的运行速度以及对小型到中型应用的出色适应性而著称。尤其是对于实际的租赁环境，MySQL的成本效益高，开源的特性更显其吸引力。这些都是我们决定采用MySQL的主要考量因素。

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，与服务器进行交互。在当前信息化时代，众多系统选择B/S架构，主要原因是其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便捷性，开发者只需关注服务器端的编程，降低了客户端的复杂性。其次，对于终端用户而言，无需高性能计算机，仅需具备网络连接和标准浏览器即可访问，这极大地节省了硬件成本，尤其在大规模用户群体中更为明显。此外，由于数据存储在服务器端，安全性得以提升，用户无论身处何处，只要有网络，都能无缝获取信息，增强了资源的可访问性。考虑到用户的使用习惯，浏览器的普遍使用使得B/S架构更为直观和接受，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架构在满足设计需求的同时，兼顾了效率、成本和用户体验，因而成为许多系统设计的首选方案。

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。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域适应性而闻名。它不仅支持桌面应用的开发，同时在构建网络应用程序，尤其是后端服务方面占据主导地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是程序对数据存储的抽象，用于管理内存空间，这一特性间接增强了Java程序的安全性，因为它们对病毒具有一定的防护能力，提升了程序的稳定性和生存力。此外，Java的动态特性和类的可扩展性赋予了其强大的功能。开发者能够重写标准库中的类，或者创建可复用的模块，这些模块可以在不同的项目中轻松导入并直接调用，从而提高了代码的效率和可维护性。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的编程框架，它将Java代码嵌入到HTML文档中，以实现网页的交互性。在服务器端运行时，JSP会将这些含有Java代码的页面转换为Servlet，一个由Java编写的服务器端程序。Servlet是JSP的核心支撑，它遵循标准的协议处理HTTP请求，并生成相应的响应。这种机制使得开发人员能够高效地构建具备复杂交互功能的Web应用。简而言之，每个JSP页面本质上都是Servlet的一个实例，经过编译后在后台运行，为用户提供动态内容服务。

菜篮子智能推荐引擎项目-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

菜篮子智能推荐引擎数据库表设计

用户表 (yinqing_USER)

字段名	数据类型	注释
ID	INT	主键，唯一标识符，菜篮子智能推荐引擎系统的用户ID
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，用于登录菜篮子智能推荐引擎系统
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，保护菜篮子智能推荐引擎用户的账户安全
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于菜篮子智能推荐引擎系统中的通知和验证
NICKNAME	VARCHAR(50)	用户昵称，显示在菜篮子智能推荐引擎系统中
CREATE_TIME	TIMESTAMP	创建时间，记录用户在菜篮子智能推荐引擎系统中的注册时间

日志表 (yinqing_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	主键，日志ID，记录菜篮子智能推荐引擎系统的操作日志
USER_ID	INT	外键，关联yinqing_USER表，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR(50)	操作描述，说明在菜篮子智能推荐引擎系统中的具体行为
TIMESTAMP	TIMESTAMP	操作时间，记录在菜篮子智能推荐引擎系统执行的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(15)	操作者的IP地址，用于菜篮子智能推荐引擎系统审计

管理员表 (yinqing_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	主键，管理员ID，菜篮子智能推荐引擎系统的后台管理角色标识
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于登录菜篮子智能推荐引擎系统的后台管理系统
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，保护菜篮子智能推荐引擎后台管理的账户安全
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，菜篮子智能推荐引擎系统后台联系方式
CREATE_TIME	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在菜篮子智能推荐引擎系统中的添加时间

核心信息表 (yinqing_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	主键，核心信息ID，存储菜篮子智能推荐引擎系统的关键配置或状态信息
KEY	VARCHAR(50)	键，标识信息的类型，如'system.name'，对应菜篮子智能推荐引擎名称
VALUE	TEXT	值，保存与键相关的核心信息，如菜篮子智能推荐引擎的版本号或描述
UPDATE_TIME	TIMESTAMP	更新时间，记录菜篮子智能推荐引擎系统核心信息的最近修改时间

菜篮子智能推荐引擎系统类图

菜篮子智能推荐引擎前后台

菜篮子智能推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

菜篮子智能推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

菜篮子智能推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

菜篮子智能推荐引擎测试用例

一、功能测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	实际结果	测试状态
TC1	登录功能	1. 输入用户名和密码 2. 点击登录按钮	用户成功进入菜篮子智能推荐引擎系统	菜篮子智能推荐引擎显示用户个人信息	Pass/Fail
TC2	注册新用户	1. 填写注册信息包括用户名、密码、邮箱 2. 点击注册	新用户创建成功，收到确认邮件	用户账户可用，邮件发送成功	Pass/Fail
TC3	菜篮子智能推荐引擎搜索	1. 在搜索框输入关键字 2. 点击搜索	显示与关键字相关的菜篮子智能推荐引擎信息	搜索结果准确展示	Pass/Fail

二、性能测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	实际结果	测试状态
PT1	大量并发请求	1. 同时发起多个用户登录请求 2. 观察系统响应	系统能处理大量请求，无崩溃或延迟	菜篮子智能推荐引擎系统稳定运行	Pass/Fail
PT2	数据库查询性能	1. 对数据库进行大量数据插入和查询操作 2. 测量查询时间	查询响应时间在可接受范围内	查询效率高，无明显延迟	Pass/Fail

三、安全性测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	实际结果	测试状态
ST1	密码保护	1. 尝试登录时使用错误密码 2. 重复尝试	账户锁定或提示错误次数过多	用户账户安全，防止暴力破解	Pass/Fail
ST2	SQL注入攻击	1. 在搜索框输入恶意SQL代码 2. 提交请求	系统能够阻止并返回错误信息	无数据泄露，系统安全	Pass/Fail

四、兼容性测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	实际结果	测试状态
CT1	浏览器兼容性	1. 使用不同浏览器（Chrome, Firefox, Safari）访问菜篮子智能推荐引擎系统 2. 检查页面渲染和功能	系统在各浏览器上正常运行，无样式或功能异常	兼容多种浏览器	Pass/Fail
CT2	移动设备适配	1. 使用手机或平板访问菜篮子智能推荐引擎系统 2. 检查界面布局和操作	界面自适应，所有功能可正常使用	移动设备用户体验良好	Pass/Fail

菜篮子智能推荐引擎部分代码实现