B/S架构的个性化餐饮推荐引擎项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于B/S架构的个性化餐饮推荐引擎开发【源码+数据库+开题报告】基于B/S架构实现个性化餐饮推荐引擎基于B/S架构的个性化餐饮推荐引擎(项目源码+数据库+源代码讲解)基于B/S架构的个性化餐饮推荐引擎研究与实现课程设计基于B/S架构的个性化餐饮推荐引擎设计与实现课程设计（附源码）基于B/S架构的个性化餐饮推荐引擎。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，个性化餐饮推荐引擎作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现旨在提升工作效率并优化用户体验。本论文以个性化餐饮推荐引擎为核心，探讨了在JavaWeb环境下，如何利用Servlet、JSP以及MVC设计模式构建高效、安全的后端系统，并结合HTML5和CSS3打造用户友好的前端界面。首先，我们将详细阐述个性化餐饮推荐引擎的需求分析与系统设计；其次，深入研究其实现过程，包括数据库设计、功能模块的编程及调试；最后，对系统性能进行测试与评估，以证明个性化餐饮推荐引擎在实际操作中的可行性和优越性。该研究不仅丰富了JavaWeb开发实践，也为同类项目的开发提供了参考。

个性化餐饮推荐引擎系统架构图/系统设计图

个性化餐饮推荐引擎技术框架

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，JSP引擎负责解析这些页面，执行其中的Java代码，并将运行结果转化为HTML格式，随后将其发送给用户浏览器。这种技术极大地简化了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。实质上，每个JSP页面在运行时都会被编译为一个Servlet实例，而Servlet遵循标准的协议来处理HTTP请求并生成相应的服务器响应。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心特征在于用户通过Web浏览器来与远程服务器交互。这种架构模式在当下仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构简化了程序的开发流程，使得维护和更新更为便捷。其次，对终端用户而言，它降低了硬件要求，只需具备基本的网络浏览器功能，即可访问应用，无需高昂的计算机配置，尤其在大规模用户群体中，显著节省了成本。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了较好的数据安全保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能访问所需的信息和服务。在用户体验层面，用户已习惯于浏览器的界面和操作，避免了安装额外软件可能带来的抵触感和不安全感。因此，综合各方面考量，B/S架构模式对于满足本设计需求具有很高的适应性和合理性。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化数据。由于其特有的属性，MySQL在众多同类系统中脱颖而出，成为备受青睐的选择。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对实际租赁环境的良好适应性而著称。尤为值得一提的是，MySQL秉持开源精神，成本低廉，这些优势使得它成为适合毕业设计的理想选项。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能胜任多种平台的软件开发，包括桌面应用和Web应用。它以其强大的后端处理能力，成为了许多程序设计的基础。在Java中，变量是数据存储的关键，它们操作内存，同时也构成了Java应对安全挑战的核心机制。由于Java对内存操作的间接性，它能够有效抵御针对Java程序的直接病毒攻击，从而提升了程序的健壮性。此外，Java的动态特性赋予了它强大的灵活性。开发者不仅可以利用Java核心库提供的基础类，还能对这些类进行重写和扩展，实现更复杂的功能。这种特性鼓励了代码的复用，开发者可以封装功能模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引用并调用相关方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

在软件开发领域，MVC（Model-View-Controller）架构模式是一种广泛采用的设计模式，旨在优化应用程序的结构，实现各部分功能的解耦合。此模式强调了三个关键组件的划分，以提升代码的可维护性和扩展性。Model组件专注于数据的管理，承载着应用程序的核心业务逻辑，处理数据的存取与处理，而与用户界面无直接关联。View组件则扮演用户接口的角色，它展示由Model提供的信息，并为用户提供与应用互动的界面，形式多样，可包括GUI、网页或命令行等。Controller组件作为协调者，它接收用户的输入，调度Model进行数据处理，并指示View更新展示，确保用户交互的顺畅。通过这种职责分明的架构，MVC有效地隔离了关注点，增强了代码的可读性和可维护性。

个性化餐饮推荐引擎项目-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

个性化餐饮推荐引擎数据库表设计

用户表 (gexinghua_USER)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，个性化餐饮推荐引擎系统中的主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于登录个性化餐饮推荐引擎系统
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储，保护个性化餐饮推荐引擎用户信息安全
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱，用于个性化餐饮推荐引擎系统中的通讯
REG_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册时间，记录用户加入个性化餐饮推荐引擎的时间

日志表 (gexinghua_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志唯一标识符，个性化餐饮推荐引擎系统的操作记录主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		关联gexinghua_USER表的用户ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL		操作描述，描述在个性化餐饮推荐引擎系统中的具体行为
ACTION_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录在个性化餐饮推荐引擎系统执行动作的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	15			用户执行操作时的IP地址，用于个性化餐饮推荐引擎系统的审计追踪

管理员表 (gexinghua_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员唯一标识符，个性化餐饮推荐引擎系统中的主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名，个性化餐饮推荐引擎系统后台权限管理角色
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储，保证个性化餐饮推荐引擎后台安全
PRIVILEGE	INT	1	NOT NULL		权限等级，定义在个性化餐饮推荐引擎系统中的不同管理权限

核心信息表 (gexinghua_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	关键信息键，用于在个性化餐饮推荐引擎系统中存储配置项的标识
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL	关键信息值，个性化餐饮推荐引擎系统的核心配置数据，可动态更新
DESCRIPTION	VARCHAR	255		信息描述，解释个性化餐饮推荐引擎系统中该配置项的具体含义和用途

个性化餐饮推荐引擎系统类图

个性化餐饮推荐引擎前后台

个性化餐饮推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

个性化餐饮推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

个性化餐饮推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

个性化餐饮推荐引擎测试用例

I. 测试目标

确保个性化餐饮推荐引擎系统在Java Web环境中稳定运行，提供高效、安全的信息管理服务。

II. 测试环境

硬件：标准服务器配置
软件：JDK 1.8+, Tomcat 9.x, MySQL 5.7+
浏览器 ：Chrome 80+, Firefox 75+, Safari 13+

III. 测试分类

A. 功能测试

序号	测试项	预期结果
1	个性化餐饮推荐引擎登录	正确输入凭证后，用户成功登录
2	数据添加	新增个性化餐饮推荐引擎信息，系统保存成功
3	数据修改	更新个性化餐饮推荐引擎信息，系统保存更新

B. 性能测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结果判断	备注
1	并发访问	多用户同时操作，系统响应快速无延迟
2	负载测试	高负荷下，个性化餐饮推荐引擎查询性能

C. 安全性测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结果判断	备注
1	SQL注入	输入恶意SQL，系统应不受影响
2	用户权限	未经授权访问个性化餐饮推荐引擎数据，应被拒绝

IV. 测试总结与建议

在完成所有测试用例后，记录测试结果，分析系统性能和安全性，提出改进个性化餐饮推荐引擎系统功能、性能和安全性的具体建议。

个性化餐饮推荐引擎部分代码实现