基于Java WEB的基于AI的同城服务推荐系统(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于Java WEB的基于AI的同城服务推荐系统开发【源码+数据库+开题报告】基于Java WEB的基于AI的同城服务推荐系统实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于Java WEB的基于AI的同城服务推荐系统设计与实现Java WEB实现的基于AI的同城服务推荐系统开发与实现【源码+数据库+开题报告】Java WEB实现的基于AI的同城服务推荐系统研究与开发【源码+数据库+开题报告】javaee项目:基于AI的同城服务推荐系统。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，基于AI的同城服务推荐系统作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现旨在解决现有问题，提升效率。本论文以基于AI的同城服务推荐系统为研究核心，首先探讨JavaWeb开发环境与技术栈，阐述其在系统架构中的关键角色。接着，详细分析基于AI的同城服务推荐系统的需求背景及目标，展示其在实际场景中的应用潜力。通过设计并实现基于AI的同城服务推荐系统的功能模块，旨在验证JavaWeb技术的有效性。最后，对项目进行测试与优化，以确保基于AI的同城服务推荐系统的稳定性和用户体验，以此为同类项目提供参考和借鉴。

基于AI的同城服务推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的同城服务推荐系统技术框架

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它将Java代码融入HTML文档中，实现了网页的交互性。在服务器端，JSP负责执行这些嵌入的Java代码，并将计算结果转化为标准的HTML页面，随后发送至用户浏览器。这种机制使得开发人员能够便捷地构建具备丰富交互功能的Web应用。值得注意的是，JSP本质上依赖于Servlet技术。实际上，每个JSP页面在运行时都会被翻译成一个Servlet实例，Servlet按照预定义的规范处理HTTP请求并生成相应的响应。

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浏览器作为客户端来接入服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便利性，使得程序开发更为高效。其次，对于终端用户，系统对硬件配置要求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，这极大地降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为显著。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性方面表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能安全地访问所需信息和资源。在用户体验上，用户已习惯于通过浏览器浏览各类信息，若需安装专门软件才能访问特定内容，可能会引起用户的不便感和抵触情绪，影响信任度。因此，综合考虑功能需求、易用性和经济性，选择B/S架构作为设计基础是合理的决策。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于管理和组织数据以支持各种关系型数据结构。它的独特优势使其在同类系统中占据显著地位。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其轻量级、高效能的特性脱颖而出。尤其值得一提的是，MySQL适应于实际的租赁环境，同时具备低成本和开源的双重优势，这正是在毕业设计中选用它的主要考量因素。

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，也能够构建网络应用程序，尤其是作为后端处理技术备受青睐。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们管理和操作内存，这种特性间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件对病毒具有一定的免疫力，从而提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java具备动态执行的特性，其类库不仅限于预定义的基础类，允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了Java的功能。开发者甚至可以封装功能模块，供其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相关方法，大大提高了代码的可重用性和效率。

MVC（Model-View-Controller）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。Model（模型）专注于数据的管理与业务流程，包含了数据的存储、获取和处理，但不涉及任何用户界面的实现。View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并允许用户进行操作，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行界面。Controller（控制器）扮演协调者的角色，接收用户输入，调度模型以处理请求，并指示视图更新以反映结果，从而实现了关注点的分离，提升了代码的可维护性。

基于AI的同城服务推荐系统项目-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的同城服务推荐系统数据库表设计

AI_USER 表 - 用户表

字段名	数据类型	说明
ID	INT	用户唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，唯一，用于登录
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于验证和通信
REG_DATE	TIMESTAMP	注册日期
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间
基于AI的同城服务推荐系统	VARCHAR(50)	用户与此基于AI的同城服务推荐系统的关系或角色描述（例如：管理员、普通用户）

AI_LOG 表 - 操作日志表

字段名	数据类型	说明
LOG_ID	INT	日志ID，主键
USER_ID	INT	与AI_USER表关联的用户ID
ACTION	VARCHAR(100)	用户执行的操作描述
ACTION_DATE	TIMESTAMP	操作时间
DETAILS	TEXT	操作详细信息
基于AI的同城服务推荐系统	VARCHAR(50)	基于AI的同城服务推荐系统相关操作的上下文或影响

AI_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	说明
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键
USER_ID	INT	与AI_USER表关联的用户ID，管理员也是用户的一种类型
PRIVILEGES	VARCHAR(255)	管理员权限列表，用逗号分隔
基于AI的同城服务推荐系统	VARCHAR(50)	基于AI的同城服务推荐系统赋予的特定管理职责或领域

AI_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	说明
INFO_KEY	VARCHAR(50)	信息键，唯一标识符
INFO_VALUE	TEXT	关键信息的值，如系统配置、公告等
DESCRIPTION	VARCHAR(255)	信息的简要描述，可能涉及基于AI的同城服务推荐系统的特性或设置
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后修改日期

基于AI的同城服务推荐系统系统类图

基于AI的同城服务推荐系统前后台

基于AI的同城服务推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的同城服务推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的同城服务推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的同城服务推荐系统测试用例

编号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC01	基于AI的同城服务推荐系统登录功能	正确用户名、正确密码	登录成功，跳转至主界面	-	Pass
TC02	基于AI的同城服务推荐系统错误登录	错误用户名、任意密码	登录失败，提示错误信息	-	Pass/Fail
TC03	基于AI的同城服务推荐系统数据添加	新增用户信息	数据成功添加，显示成功消息	-	Pass/Fail
TC04	基于AI的同城服务推荐系统数据修改	存在的用户ID，更新信息	数据更新成功，返回确认信息	-	Pass/Fail
TC05	基于AI的同城服务推荐系统数据查询	存在的用户ID	显示对应用户详细信息	-	Pass/Fail
TC06	基于AI的同城服务推荐系统数据删除	存在的用户ID	用户信息删除成功，提示信息	-	Pass/Fail
TC07	基于AI的同城服务推荐系统权限验证	未授权用户尝试访问管理员页面	重定向至权限不足页面	-	Pass
TC08	基于AI的同城服务推荐系统系统负载测试	大量并发请求	系统响应稳定，无崩溃或数据丢失	-	Pass/Fail
TC09	基于AI的同城服务推荐系统安全性测试	SQL注入攻击尝试	防御机制触发，请求失败	-	Pass
TC10	基于AI的同城服务推荐系统兼容性测试	不同浏览器/设备	界面正常展示，功能可正常使用	-	Pass/Fail

基于AI的同城服务推荐系统部分代码实现