B/S架构实现的基于AI的智能推荐菜品系统开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于B/S架构的基于AI的智能推荐菜品系统设计与实现基于B/S架构实现基于AI的智能推荐菜品系统【源码+数据库+开题报告】基于B/S架构的基于AI的智能推荐菜品系统开发【源码+数据库+开题报告】B/S架构实现的基于AI的智能推荐菜品系统开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)B/S架构实现的基于AI的智能推荐菜品系统研究与开发【源码+数据库+开题报告】B/S架构实现的基于AI的智能推荐菜品系统源码。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当前数字化时代，基于AI的智能推荐菜品系统的开发与实现成为了JavaWeb技术的重要应用领域。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的智能推荐菜品系统系统。首先，我们将介绍基于AI的智能推荐菜品系统的基本概念和其在行业中的价值，阐述研究背景及意义。接着，详述项目开发的技术栈，包括Servlet、JSP、Hibernate等关键组件。然后，通过需求分析，设计基于AI的智能推荐菜品系统系统的架构，展示详细的功能模块。在实施阶段，我们将讨论开发过程中的问题及解决方案，展示基于AI的智能推荐菜品系统的实现过程。最后，对系统进行测试评估，总结经验并提出未来改进方向。此研究不仅提升JavaWeb应用能力，也为同类项目提供参考。

基于AI的智能推荐菜品系统系统架构图/系统设计图

基于AI的智能推荐菜品系统技术框架

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持传统的桌面应用开发，也能涉足Web领域的应用程序。它以其为基础构建的后端系统尤为常见。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是存储和管理数据的关键，直接影响内存操作，从而关联到计算机安全领域。由于Java的这一特性，它能有效抵御针对由Java编写的程序的病毒攻击，提升了软件的安全性和健壮性。此外，Java的动态执行特性和可扩展性也是其流行的原因。开发者不仅能够利用Java核心库提供的基础类，还能根据需要重写类，实现更丰富的功能。这使得Java具备高度的灵活性，允许程序员封装功能模块，供其他项目复用。只需简单引用并调用相应方法，就能在不同的项目中便捷地集成这些预先开发好的功能组件。

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，主要特点是通过Web浏览器来访问和交互服务器。这种架构模式在现代社会持续流行，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它允许用户通过标准的网络浏览器即可使用应用，无需在每台客户端计算机上安装专门的软件。此外，它降低了用户的硬件成本，因为只需要具备网络连接和基本浏览器功能的设备即可访问，这对于大规模用户群体来说，可以显著节省计算机购置和维护的费用。其次，B/S架构在数据安全方面具有一定的保障，由于数据主要存储在服务器端，用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能安全地获取所需信息和资源。从用户体验的角度来看，人们已习惯于使用浏览器浏览各种信息，因此，采用浏览器作为访问接口可以避免用户对额外软件安装的抵触感，提高用户接受度。综上所述，B/S架构在满足设计需求的同时，兼顾了便捷性、经济性和用户友好性，是当前许多系统设计的首选方案。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中脱颖而出。作为轻量级但功能强大的解决方案，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对复杂查询的良好支持而著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL在成本效益方面具有显著优势，尤其适用于实际的租赁环境。此外，其开放源码的性质进一步降低了使用门槛，这也是我们在毕业设计中优先选择MySQL的重要考量因素。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它允许开发人员将Java代码无缝集成到HTML文档中。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，并将结果传递给用户浏览器。这一机制使得开发者能够高效地构建具备实时交互特性的Web应用。值得注意的是，JSP的运作基础是Servlet技术。实质上，每个JSP页面在执行过程中都会被翻译成一个Servlet实例。Servlet作为一种标准化的方法，负责处理接收到的HTTP请求并生成相应的响应。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛应用的软件设计模式，旨在提升程序的模块化、可维护性和可扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：模型、视图和控制器。模型（Model）专注于数据的管理与业务逻辑，包含了数据的存储、获取和处理，而不涉及任何用户界面细节。视图（View）担当用户交互的界面角色，它展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页或命令行。控制器（Controller）作为中枢，接收用户输入，协调模型和视图来响应用户请求，它从模型获取数据，并指示视图更新以反映变化，有效地实现了关注点的分离，从而增强了代码的可维护性。

基于AI的智能推荐菜品系统项目-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的智能推荐菜品系统数据库表设计

用户表 (AI_USER)

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的智能推荐菜品系统系统的登录账号，唯一
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的智能推荐菜品系统系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的智能推荐菜品系统系统中的通知和找回密码
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于AI的智能推荐菜品系统系统中的注册日期和时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近登录基于AI的智能推荐菜品系统系统的时间
STATUS	TINYINT	用户状态（1-正常，0-禁用），控制基于AI的智能推荐菜品系统系统的账户访问权限

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符，主键，自增长
USER_ID	INT	与AI_USER表关联，记录操作用户
ACTION	VARCHAR(50)	操作描述，记录在基于AI的智能推荐菜品系统系统中的具体行为
ACTION_TIME	TIMESTAMP	操作时间，记录在基于AI的智能推荐菜品系统系统执行该动作的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户IP地址，记录操作时的网络地址，便于基于AI的智能推荐菜品系统系统审计追踪
DETAILS	TEXT	操作详情，详细描述基于AI的智能推荐菜品系统系统中的操作内容

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符，主键，自增长
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于AI的智能推荐菜品系统系统的后台管理员身份
ADMIN_EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的智能推荐菜品系统系统内部通信和通知
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的智能推荐菜品系统系统的后台管理权限验证
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在基于AI的智能推荐菜品系统系统中的添加日期和时间

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	关键信息键，如“system_name”或“version”，标识基于AI的智能推荐菜品系统信息
INFO_VALUE	TEXT	关键信息值，存储基于AI的智能推荐菜品系统的核心配置或状态信息
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	更新时间，记录基于AI的智能推荐菜品系统信息的最后修改日期和时间
DESCRIPTION	VARCHAR(255)	信息描述，简述该核心信息在基于AI的智能推荐菜品系统系统中的作用

基于AI的智能推荐菜品系统系统类图

基于AI的智能推荐菜品系统前后台

基于AI的智能推荐菜品系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能推荐菜品系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能推荐菜品系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能推荐菜品系统测试用例

一、功能测试用例

序号	测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	结果
1	TCF001	登录系统	用户名: admin, 密码: 基于AI的智能推荐菜品系统123	登录成功，显示管理界面	Pass/Fail
2	TCF002	添加基于AI的智能推荐菜品系统	基于AI的智能推荐菜品系统名称: TestItem, 描述: Sample Description	新基于AI的智能推荐菜品系统出现在列表中	Pass/Fail
3	TCF003	修改基于AI的智能推荐菜品系统信息	基于AI的智能推荐菜品系统ID: 1, 新名称: Updated基于AI的智能推荐菜品系统, 新描述: Changed Desc	基于AI的智能推荐菜品系统信息更新成功	Pass/Fail

二、性能测试用例

序号	测试编号	测试场景	并发用户数	响应时间	结果
4	TPF001	大量基于AI的智能推荐菜品系统查询	100	≤2秒	Pass/Fail
5	TPF002	同时添加基于AI的智能推荐菜品系统	50	≤5秒	Pass/Fail

三、兼容性测试用例

序号	测试编号	浏览器/操作系统	预期结果	实际结果	结果
6	TCM001	Chrome on Windows 10	正常显示和操作		Pass/Fail
7	TCM002	Safari on macOS Big Sur	基于AI的智能推荐菜品系统管理功能可用		Pass/Fail

四、安全测试用例

序号	测试编号	安全场景	预期防护措施	实际防护	结果
8	TSS001	SQL注入攻击	阻止非法SQL语句执行		Pass/Fail
9	TSS002	基于AI的智能推荐菜品系统信息泄露	加密传输，不显示完整密码		Pass/Fail

基于AI的智能推荐菜品系统部分代码实现