B/S架构实现的基于AI的智能简历筛选系统研究与开发

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在信息化社会背景下，基于AI的智能简历筛选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的智能简历筛选系统为研究核心，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的智能简历筛选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的智能简历筛选系统系统的架构，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的智能简历筛选系统的稳定运行，提出未来改进方向。此研究旨在提升基于AI的智能简历筛选系统的用户体验，为JavaWeb开发提供新的实践参考。

基于AI的智能简历筛选系统系统架构图/系统设计图

基于AI的智能简历筛选系统技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（客户端/服务器）架构相对应，主要依赖于浏览器来实现对服务器的访问。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点。首先，从开发角度来看，B/S架构极大地简化了程序的开发过程，同时降低了客户端的硬件要求，用户只需拥有能够上网的浏览器即可，无需高配置的计算机。这对于大规模用户群体来说，显著节省了硬件成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全保护，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。在用户体验层面，用户已普遍习惯于通过浏览器浏览各类信息，若需安装专门软件来访问特定内容，可能会引发用户的抵触情绪，降低信任感。因此，从整体考量，选择B/S架构作为设计基础，既能满足功能需求，又能兼顾用户友好性和经济效率。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它将Java程序融入HTML文档中，以实现服务器端的数据处理。当用户请求一个JSP页面时，服务器会执行其中的Java代码，并将执行结果转化为静态HTML，随后将这个HTML发送给浏览器展示。这种技术极大地简化了开发高效、交互性强的Web应用的过程。值得注意的是，JSP的运行离不开Servlet的支持。实质上，每个JSP页面在执行时都会被转化并编译为一个Servlet实例，Servlet按照标准方式处理HTTP请求，并生成相应的响应内容。

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，旨在提升代码的组织结构、可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责封装应用的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理。视图则担当用户交互的界面角色，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页等。控制器作为桥梁，接收用户的指令，协调模型与视图的协作，它向模型请求数据以响应用户需求，并指示视图更新以反映结果。这种分离关注点的架构显著提高了代码的可维护性。

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。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL相比Oracle和DB2等大型数据库，具有小巧、快速以及低成本的优势。尤其是对于实际的租赁场景，MySQL的开源本质和低运营成本使其成为理想之选，这也是在毕业设计中优先考虑使用它的主要原因。

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桌面应用的开发，也能胜任网络应用程序的构建。它以其为基础的后台处理技术在当前信息技术领域占据重要地位。Java通过操作变量来管理内存，这些变量是数据在程序中的抽象表示，同时也构成了对计算机安全性的间接保障，使得由Java编写的程序对病毒具有一定的免疫力，从而增强了程序的健壮性。此外，Java具备强大的动态运行特性，它的类库不仅包含基本的类，还允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了Java的功能性。程序员可以创建可复用的功能模块，并在不同的项目中轻松引用，只需在需要的地方调用相应的方法，体现了Java的高度灵活性和模块化优势。

基于AI的智能简历筛选系统项目-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的智能简历筛选系统数据库表设计

用户表 (AI_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，基于AI的智能简历筛选系统系统中的主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于登录基于AI的智能简历筛选系统系统
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储，保护基于AI的智能简历筛选系统用户信息安全
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱，用于基于AI的智能简历筛选系统系统中的通讯
REG_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册时间，记录用户加入基于AI的智能简历筛选系统的时间

日志表 (AI_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，基于AI的智能简历筛选系统系统的操作记录主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		关联AI_USER表的用户ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL		操作描述，描述在基于AI的智能简历筛选系统系统中的具体行为
ACTION_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录在基于AI的智能简历筛选系统系统执行动作的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	15			用户执行操作时的IP地址，用于基于AI的智能简历筛选系统系统的审计追踪

管理员表 (AI_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，基于AI的智能简历筛选系统系统中的主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名，基于AI的智能简历筛选系统系统后台权限管理角色
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储，保证基于AI的智能简历筛选系统后台安全
PRIVILEGE	INT	1	NOT NULL		权限等级，定义在基于AI的智能简历筛选系统系统中的不同管理权限

核心信息表 (AI_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，用于在基于AI的智能简历筛选系统系统中存储配置项的标识
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL	关键信息值，基于AI的智能简历筛选系统系统的核心配置数据，可动态更新
DESCRIPTION	VARCHAR	255		信息描述，解释基于AI的智能简历筛选系统系统中该配置项的具体含义和用途

基于AI的智能简历筛选系统系统类图

基于AI的智能简历筛选系统前后台

基于AI的智能简历筛选系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能简历筛选系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能简历筛选系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能简历筛选系统测试用例

I. 测试目标

确保基于AI的智能简历筛选系统系统在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	基于AI的智能简历筛选系统登录	正确输入凭证后，用户成功登录
2	数据添加	新增基于AI的智能简历筛选系统信息，系统保存成功
3	数据修改	更新基于AI的智能简历筛选系统信息，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，基于AI的智能简历筛选系统查询性能

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	未经授权访问基于AI的智能简历筛选系统数据，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，提出改进基于AI的智能简历筛选系统系统功能、性能和安全性的具体建议。

基于AI的智能简历筛选系统部分代码实现