基于springboot+vue实现个性化推荐引擎平台课程设计

本项目为基于springboot+vue的个性化推荐引擎平台设计与实现【源码+数据库+开题报告】基于springboot+vue的个性化推荐引擎平台设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于springboot+vue的个性化推荐引擎平台研究与实现（附源码）基于springboot+vue的个性化推荐引擎平台实现基于springboot+vue的个性化推荐引擎平台研究与实现【源码+数据库+开题报告】springboot+vue的个性化推荐引擎平台源码开源。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会的快速发展背景下，个性化推荐引擎平台作为现代Web技术的重要应用，已经日益凸显其价值。本论文以“个性化推荐引擎平台的JavaWeb开发与实践”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的个性化推荐引擎平台系统。首先，我们将介绍个性化推荐引擎平台的基本概念和功能需求，随后详细阐述选用JavaWeb的原因及其实现个性化推荐引擎平台的技术路线。通过设计与实现，分析个性化推荐引擎平台在开发过程中的挑战与解决方案，最后对系统进行测试与优化，以确保其在实际环境中的稳定运行。此研究不仅丰富了JavaWeb的应用场景，也为同类项目的开发提供了参考。

个性化推荐引擎平台系统架构图/系统设计图

个性化推荐引擎平台技术框架

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（Client/Server）架构形成对比。这种架构的核心特点是用户通过Web浏览器即可与服务器进行交互。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，它极大地简化了软件开发过程，对开发者友好。其次，对于终端用户而言，无需配置高性能设备，仅需一个标准浏览器即可访问系统，这显著降低了硬件成本，尤其在大规模用户群体中更为经济。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以提升，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。从用户体验角度出发，人们已习惯于使用浏览器浏览各类信息，若需要安装多个专用软件，可能会引发用户的抵触情绪，降低信任感。综上所述，选择B/S架构作为设计基础，充分满足了本毕业设计的实际需求。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS）。它以其特有的优势在众多同类系统中脱颖而出，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及开源和低成本的特性著称，相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，它更能适应实际的租赁环境需求。这些关键因素，尤其是其经济性和源代码开放性，构成了选择MySQL的主要理由。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能胜任多种平台的软件开发，包括桌面应用和Web应用。它以其强大的后端处理能力，成为了许多程序设计的基础。在Java中，变量是数据存储的关键，它们操作内存，同时也构成了Java应对安全挑战的核心机制。由于Java对内存操作的间接性，它能够有效抵御针对Java程序的直接病毒攻击，从而提升了程序的健壮性。此外，Java的动态特性赋予了它强大的灵活性。开发者不仅可以利用Java核心库提供的基础类，还能对这些类进行重写和扩展，实现更复杂的功能。这种特性鼓励了代码的复用，开发者可以封装功能模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引用并调用相关方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建Web应用的软件设计模式，旨在优化代码组织和解耦不同功能模块。该模式将应用划分为三个关键部分，以提升可维护性和可扩展性。模型（Model）专注于管理应用程序的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和处理。视图（View）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，其形态可多样化，包括GUI、网页等。控制器（Controller）充当通信桥梁，接收用户输入，协调模型和视图响应用户请求，确保各组件间的协同工作。通过这种方式，MVC模式实现了关注点的分离，从而增强了代码的可维护性。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款针对初学者及资深Spring框架开发者设计的简化开发工具，其易学性是其显著特点，无论英文还是中文资源丰富，便于全球开发者掌握。它全面支持Spring生态系统，允许平滑迁移现有Spring项目。内建的Servlet容器使得无需将代码打包成WAR文件即可直接运行。此外，Spring Boot集成了应用程序监控功能，运行期间可实时监控项目状态，高效定位并解决问题，从而促进开发者及时、精确地修复程序缺陷。

Vue框架

Vue.js，一种渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。该框架旨在无缝融入现有项目，同时也支持构建全方位的前端解决方案。其核心聚焦于视图层，强调易学性和易整合性，配备高效的数据绑定、组件系统和客户端路由功能。Vue.js提倡组件化开发，将界面分解为独立、可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而实现代码的模块化和维护性。得益于其平滑的学习曲线、详尽的文档以及活跃的社区支持，Vue.js为开发者提供了快速入门并高效开发的环境。

个性化推荐引擎平台项目-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

个性化推荐引擎平台数据库表设计

gexinghua_USER 表

字段名	数据类型	注释
ID	INT	主键，用户ID
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识个性化推荐引擎平台中的用户
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于个性化推荐引擎平台登录验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于个性化推荐引擎平台通信和找回密码
NICKNAME	VARCHAR(50)	用户昵称，显示在个性化推荐引擎平台中的名称
REG_DATE	TIMESTAMP	用户注册时间，记录用户在个性化推荐引擎平台的注册日期

gexinghua_LOG 表

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	主键，日志ID
USER_ID	INT	外键，关联gexinghua_USER表，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR(100)	操作描述，记录在个性化推荐引擎平台中的具体活动或事件
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，用于个性化推荐引擎平台日志分析
OPERATION_DATE	TIMESTAMP	操作时间，记录在个性化推荐引擎平台上执行动作的时间点

gexinghua_ADMIN 表

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	主键，管理员ID
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于个性化推荐引擎平台后台管理
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，管理员在个性化推荐引擎平台后台的登录凭证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于个性化推荐引擎平台内部通讯和通知
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员账号在个性化推荐引擎平台的创建日期

gexinghua_INFO 表

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	主键，核心信息ID
KEY	VARCHAR(50)	关键字，标识个性化推荐引擎平台中的特定信息类别
VALUE	TEXT	值，存储与关键字相关的核心信息，如个性化推荐引擎平台版本、公司信息等
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	更新时间，记录个性化推荐引擎平台信息最近修改的时间

个性化推荐引擎平台系统类图

个性化推荐引擎平台前后台

个性化推荐引擎平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

个性化推荐引擎平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

个性化推荐引擎平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

个性化推荐引擎平台测试用例

编号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	测试结果
TC1	个性化推荐引擎平台登录功能验证	正确用户名/密码	登录成功页面	个性化推荐引擎平台登录界面	通过
TC2	个性化推荐引擎平台注册新用户	新用户名/邮箱/密码	注册确认邮件发送	用户注册成功通知	通过
TC3	个性化推荐引擎平台数据检索	关键词“信息管理”	相关信息列表	无结果或相关列表	根据结果判断
TC4	个性化推荐引擎平台权限控制测试	管理员账户访问受限页面	403 Forbidden	无法访问	通过
TC5	个性化推荐引擎平台数据导入导出	CSV文件包含10条数据	数据库记录增加10条	数据导入成功提示	通过
TC6	个性化推荐引擎平台界面兼容性测试	Chrome, Firefox, Edge浏览器	正常显示和操作	界面布局正常，功能可用	根据结果判断
TC7	个性化推荐引擎平台异常处理	错误的邮箱格式	错误提示信息	显示“无效邮箱”	通过
TC8	个性化推荐引擎平台安全性测试	SQL注入尝试	无异常响应	防御机制触发	通过
TC9	个性化推荐引擎平台系统性能测试	100并发用户请求	系统响应时间	平均响应时间在可接受范围内	根据结果判断
TC10	个性化推荐引擎平台升级更新测试	安装新版本个性化推荐引擎平台	功能更新日志	系统运行稳定，新功能可用	通过

个性化推荐引擎平台部分代码实现