（附源码）基于mvc模式的基于AI的智能外卖推荐系统设计与实现

本项目为毕设项目: 基于AI的智能外卖推荐系统（附源码）基于mvc模式的基于AI的智能外卖推荐系统研究与实现mvc模式实现的基于AI的智能外卖推荐系统研究与开发【源码+数据库+开题报告】基于mvc模式的基于AI的智能外卖推荐系统设计与实现【源码+数据库+开题报告】基于mvc模式的基于AI的智能外卖推荐系统研究与实现课程设计（附源码）mvc模式实现的基于AI的智能外卖推荐系统代码。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会背景下，基于AI的智能外卖推荐系统的开发与应用成为现代Web技术的重要研究领域。本论文以基于AI的智能外卖推荐系统为研究核心，探讨使用JavaWeb技术构建高效、安全的网络平台。首先，我们将阐述基于AI的智能外卖推荐系统在当前行业中的地位与价值，分析其需求背景。接着，详细说明选择JavaWeb作为开发工具的原因，介绍其技术栈优势。随后，将设计并实现基于AI的智能外卖推荐系统系统的架构，包括前端界面与后端服务的交互。最后，通过测试与优化，确保基于AI的智能外卖推荐系统的稳定运行，提出未来改进方向。此研究旨在提升基于AI的智能外卖推荐系统的用户体验，为JavaWeb开发提供新的实践参考。

基于AI的智能外卖推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的智能外卖推荐系统技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于C/S（Client/Server）架构的一种提法。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，B/S架构仍然广泛应用，主要归因于其独特的优势。首先，它极大地简化了软件开发流程，因为大部分业务逻辑和数据处理集中在服务器端，降低了对客户端硬件配置的要求，用户只需一个能上网的浏览器即可访问系统，这在大规模用户群体中能显著节省设备成本。其次，由于数据存储在中心化的服务器上，B/S架构提供了较好的数据安全性和访问的便捷性，用户无论身处何地，只要有网络连接，就能获取所需信息和资源。此外，用户已习惯通过浏览器浏览各种内容，若需安装专门软件才能访问特定信息，可能会引起用户的抵触情绪，降低用户体验。因此，综合考虑，采用B/S架构设计方案能够满足实际需求并提供良好的用户接受度。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，以其跨平台的特性独树一帜，既能支持桌面应用程序的开发，也能满足Web应用的需求。它以其强大的后端处理能力，深受开发者青睐。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，通过操作变量间接管理内存，这一机制在一定程度上提升了程序的安全性，使得Java具备抵御针对其代码的直接攻击，从而增强了程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特性，允许程序员不仅使用内置的基础类，还能自定义和重写类，极大地扩展了其功能范畴。这种灵活性使得Java开发者能够构建可复用的功能模块，这些模块可以被其他项目轻松引用，只需在需要的地方简单调用相关方法，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它融合了HTML与Java编程，使得开发者能够在网页中直接嵌入Java脚本。这些JSP页面在服务器上执行，通过将Java代码的执行结果转化为HTML格式，再传输到用户的浏览器。这种机制极大地简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。值得注意的是，JSP本质上依赖于Servlet技术，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet作为一种标准的接口，负责处理来自HTTP客户端的请求，并生成相应的响应。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建Web应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的组织结构、可维护性和可扩展性。在该模式中，程序被划分为三个关键部分：模型（Model）：这部分专注于应用程序的数据模型和业务逻辑，包含数据的管理与处理，如存储、检索和运算。模型独立于用户界面，确保了数据处理的核心功能不受视图展示影响。视图（View）：视图是用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并且响应用户的操作。它可以表现为各种形式，如图形用户界面、网页或者命令行界面。控制器（Controller）：作为应用的中心协调者，控制器接收用户的输入，进而调度模型进行数据处理，并指示视图更新以反映结果。它起到了连接用户、模型和视图的桥梁作用，确保了各组件间关注点的分离，从而提高代码的可维护性。通过这种方式，MVC模式使得开发者能更高效地管理和改进应用程序，降低了复杂性，提升了开发效率。

MySQL数据库

MySQL是一款广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。它以轻量级、高效能以及开源、低成本的优势区别于诸如ORACLE和DB2等其他数据库系统。鉴于这些特性，MySQL成为应对实际租赁场景的理想选择，特别是在考虑项目经济性和开发灵活性时，这也是我们毕业设计中优先选用MySQL的主要考量。

基于AI的智能外卖推荐系统项目-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的智能外卖推荐系统数据库表设计

数据库表格模板

1. AI_USER 表 - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
id	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符, 自增主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，唯一，用于登录
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于验证登录
email	VARCHAR	50	NOT NULL	用户邮箱，用于通信
基于AI的智能外卖推荐系统	VARCHAR	50	NULL	用户与基于AI的智能外卖推荐系统相关的特定信息或角色
create_time	DATETIME		NOT NULL	用户创建时间
update_time	DATETIME		NOT NULL	最后修改时间

2. AI_LOG 表 - 日志表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
log_id	INT	11	NOT NULL	日志ID，自增主键
user_id	INT	11	NOT NULL	关联用户ID
action	VARCHAR	50	NOT NULL	用户执行的操作
description	TEXT		NOT NULL	操作描述，记录基于AI的智能外卖推荐系统中的具体活动
create_time	DATETIME		NOT NULL	日志创建时间

3. AI_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
admin_id	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符，自增主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，唯一，用于登录
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于验证登录
基于AI的智能外卖推荐系统	VARCHAR	50	NULL	管理员在基于AI的智能外卖推荐系统中的权限和职责描述
create_time	DATETIME		NOT NULL	管理员账号创建时间

4. AI_CORE_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
info_key	VARCHAR	50	NOT NULL	核心信息键，如系统名称、版本号等
info_value	TEXT		NOT NULL	与基于AI的智能外卖推荐系统相关的核心信息值
description	VARCHAR	255	NULL	对该核心信息的简要说明
update_time	DATETIME		NOT NULL	信息最近更新时间

基于AI的智能外卖推荐系统系统类图

基于AI的智能外卖推荐系统前后台

基于AI的智能外卖推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能外卖推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能外卖推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能外卖推荐系统测试用例

一、测试目标

验证基于AI的智能外卖推荐系统管理系统的功能、性能和稳定性，确保其满足用户需求和预期。

二、测试环境

硬件 : 标准PC配置
软件 : Java 1.8+, Tomcat 9.x, MySQL 5.7+
浏览器 : Chrome 80+, Firefox 75+

三、测试类别

编号	测试类型	测试项	预期结果
TC001	功能测试	用户登录	成功登录并跳转至主页面
TC002		注册新用户	新用户信息存储并反馈成功信息
TC003		基于AI的智能外卖推荐系统添加	基于AI的智能外卖推荐系统信息保存并显示在列表中
TC004		基于AI的智能外卖推荐系统编辑	更新的基于AI的智能外卖推荐系统信息保存并显示
TC005	性能测试	处理并发请求	系统响应时间小于2秒，无错误
TC006	安全性测试	未授权访问	未登录用户无法访问基于AI的智能外卖推荐系统详情
TC007	兼容性测试	浏览器兼容	在不同浏览器上正常运行

四、测试步骤与预期结果

对于每个测试用例，详细描述测试步骤和预期的结果。例如，对于 TC001 ：

打开浏览器，输入系统URL。
输入用户名和密码，点击“登录”按钮。
预期：若输入正确，应跳转至主页面；否则，显示错误提示。

五、测试总结与建议

记录测试过程中发现的问题，提出改进意见，确保基于AI的智能外卖推荐系统管理系统的质量和用户体验。

基于AI的智能外卖推荐系统部分代码实现