java+springboot+vue+mysql的利用机器学习预测短视频趋势源码开源

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在信息化时代背景下，利用机器学习预测短视频趋势的开发与应用成为现代Web技术的重要研究领域。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的利用机器学习预测短视频趋势系统。首先，我们将介绍利用机器学习预测短视频趋势的基本概念及其在行业中的重要性，随后详细阐述JavaWeb平台的优势。接着，我们将深入分析系统的需求，设计并实现利用机器学习预测短视频趋势的架构，包括前端界面和后端服务器交互。同时，重点讨论利用机器学习预测短视频趋势的关键功能模块，如用户管理、数据处理等。最后，通过实际测试与性能评估，验证利用机器学习预测短视频趋势系统的稳定性和可扩展性，为同类项目的开发提供参考。此研究不仅提升JavaWeb开发技能，也为利用机器学习预测短视频趋势的创新应用开辟新路径。

利用机器学习预测短视频趋势系统架构图/系统设计图

利用机器学习预测短视频趋势技术框架

Vue框架

Vue.js 是一种渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面及单页应用（SPA）。它的设计理念在于能够无缝融入既有项目，也可支持全方位的前端开发。该框架的核心聚焦于视图层，学习曲线平缓，且具备高效的数据绑定、组件系统和客户端路由功能。Vue.js 通过组件化的开发方式，鼓励将应用程序分解为独立、可重用的模块，每个组件专注于特定的功能区域，从而提升代码的可维护性和模块化程度。丰富的文档和活跃的社区进一步降低了新用户的入门难度，使其在前端开发领域中备受青睐。

B/S架构

在信息化时代，B/S架构与传统的C/S架构相比较，其核心特点是通过Web浏览器来交互与服务器。尽管技术日新月异，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便捷性，使得程序开发更为高效。其次，对于终端用户，它降低了硬件要求，只需具备基本的网络浏览器即可访问，这意味着即使面对大规模用户群体，也能显著减少他们在设备升级上的花费，从而实现成本节约。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性上表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能随时随地访问所需的信息和资源。在用户体验方面，用户已习惯于浏览器的使用，过多的桌面应用安装可能会引起抵触感和信任问题。因此，综合考量，选择B/S架构作为设计方案能够满足实际需求并确保用户满意度。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向新手和经验丰富的Spring框架开发者同样友好的框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教程资源遍布全球。它全面支持Spring项目，允许无缝迁移和整合。内置的Servlet容器简化了开发流程，无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot提供了一套内置的应用程序监控机制，在运行时能实时洞察项目状态，精准定位并解决问题，从而促进开发者高效地进行错误修正。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持桌面应用程序的开发，还能够创建在浏览器环境中运行的软件。如今，Java作为后端开发的基础，被广泛用于各类程序的后台处理。该语言的核心特性在于其变量操作，变量是Java中数据存储的抽象，通过管理内存来确保计算过程的安全性，从而赋予了Java抵抗针对由其编写的程序的直接病毒攻击的能力，增强了程序的健壮性。此外，Java具备动态运行的特性，允许开发者不仅使用内置的基本类，还能对这些类进行重写和扩展，极大地丰富了其功能。这使得Java能够支持模块化编程，开发者可以封装一系列功能强大的代码库，供其他项目引用。在需要时，只需简单地调用相关方法，就能实现复用，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。它的名称直指其关系数据模型的本质，该系统以其轻量级、高效能的特质著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL显得更为小巧且快速，尤其适合实际的租赁环境应用。此外，其开源本质和低成本解决方案是其备受青睐的关键因素，这使得MySQL成为本毕业设计的理想选择。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码结构，提升可维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分，以实现关注点的有效分离。Model（模型）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、存储和处理。View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作，其形态可多样，如GUI、网页或文本界面。Controller（控制器）充当协调者角色，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而确保各组件间的协同工作，提高代码的可维护性。

利用机器学习预测短视频趋势项目-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

利用机器学习预测短视频趋势数据库表设计

用户表 (jiqi_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，唯一，用于登录
password	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于验证登录身份
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于接收通知和找回密码
利用机器学习预测短视频趋势 role	INT	用户在利用机器学习预测短视频趋势中的角色（例如：0-普通用户，1-管理员）

日志表 (jiqi_LOG)

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	日志ID，主键，自增长
user_id	INT	关联的用户ID
operation	VARCHAR(50)	操作描述（例如：“登录”，“修改资料”）
timestamp	TIMESTAMP	操作时间
details	TEXT	操作详情，包括利用机器学习预测短视频趋势相关的具体信息

管理员表 (jiqi_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
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，唯一，用于登录
password	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于验证登录身份
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于接收系统通知和提醒
利用机器学习预测短视频趋势 rights	TEXT	管理员在利用机器学习预测短视频趋势中的权限描述（例如：“用户管理”，“系统设置”）

核心信息表 (jiqi_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	核心信息ID，主键，自增长
利用机器学习预测短视频趋势 name	VARCHAR(100)	利用机器学习预测短视频趋势的名称
description	TEXT	利用机器学习预测短视频趋势的详细描述，包括功能、用途等
version	VARCHAR(20)	利用机器学习预测短视频趋势的版本号
update_time	TIMESTAMP	最后更新时间

利用机器学习预测短视频趋势系统类图

利用机器学习预测短视频趋势前后台

利用机器学习预测短视频趋势前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

利用机器学习预测短视频趋势后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

利用机器学习预测短视频趋势测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

利用机器学习预测短视频趋势测试用例

一、测试目标

确保利用机器学习预测短视频趋势信息管理系统能够稳定、高效地运行，满足用户对利用机器学习预测短视频趋势数据的管理需求。

二、测试环境

硬件：标准PC配置
软件：Java 8及以上，Tomcat 9.x，MySQL 5.7
浏览器：Chrome最新版，Firefox最新版

三、功能测试用例

编号	功能描述	输入条件	预期输出	结果
TC01	添加利用机器学习预测短视频趋势	新利用机器学习预测短视频趋势信息（名称、描述等）	利用机器学习预测短视频趋势成功添加，页面显示新条目	PASS/FAIL
TC02	查询利用机器学习预测短视频趋势	利用机器学习预测短视频趋势关键词	匹配的利用机器学习预测短视频趋势列表	PASS/FAIL
TC03	修改利用机器学习预测短视频趋势	待修改利用机器学习预测短视频趋势ID及更新信息	利用机器学习预测短视频趋势信息更新，页面显示更新后内容	PASS/FAIL
TC04	删除利用机器学习预测短视频趋势	利用机器学习预测短视频趋势 ID	利用机器学习预测短视频趋势从列表中移除，无相关显示	PASS/FAIL

四、性能测试用例

编号	测试点	预期性能指标	实际结果	结果
PT01	大量利用机器学习预测短视频趋势加载	页面加载时间≤3秒	实际加载时间	PASS/FAIL
PT02	并发操作	同时100用户操作，系统无崩溃	系统稳定性	PASS/FAIL

五、兼容性测试用例

编号	浏览器类型	利用机器学习预测短视频趋势展示与功能	结果
CT01	Chrome	正常显示，所有功能可用	PASS/FAIL
CT02	Firefox	正常显示，所有功能可用	PASS/FAIL

六、安全测试用例

编号	测试内容	预期结果	实际结果	结果
ST01	用户权限	未授权用户无法访问利用机器学习预测短视频趋势数据	访问控制	PASS/FAIL
ST02	数据加密	利用机器学习预测短视频趋势信息传输过程中加密	数据安全	PASS/FAIL

利用机器学习预测短视频趋势部分代码实现