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（附源码）基于java+springboot+mysql的AI音乐推荐引擎开发

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本项目为基于java+springboot+mysql的AI音乐推荐引擎开发课程设计基于java+springboot+mysql的AI音乐推荐引擎设计与实现课程设计java+springboot+mysql的AI音乐推荐引擎源码开源（附源码）java+springboot+mysql的AI音乐推荐引擎项目代码（附源码）基于java+springboot+mysql实现AI音乐推荐引擎基于java+springboot+mysql的AI音乐推荐引擎设计与开发。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会，AI音乐推荐引擎的开发与应用已成为企业提升效率、优化服务的关键。本论文以AI音乐推荐引擎——一个基于JavaWeb技术的创新项目为研究对象，旨在探讨如何利用JavaWeb的强大功能构建高效、安全的网络平台。首先，我们将概述AI音乐推荐引擎的背景及意义，阐述其在现代业务中的重要地位。接着，详细分析AI音乐推荐引擎的技术架构，包括Java语言、Servlet、JSP以及数据库集成等核心组件。再者，将深入研究AI音乐推荐引擎的实现过程，展示从需求分析到系统设计，再到编码与测试的完整流程。最后，通过实际运行与性能评估，论证AI音乐推荐引擎的有效性和可行性。本研究期望能为JavaWeb领域的实践与探索提供有价值的参考。

AI音乐推荐引擎系统架构图/系统设计图

（附源码）基于java+springboot+mysql的AI音乐推荐引擎开发

AI音乐推荐引擎技术框架

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、可维护性和可扩展性。该模式将程序结构划分为三大关键部分。Model组件专注于应用程序的数据模型和业务规则，独立于用户界面，负责数据的管理与处理。View部分担当用户界面的角色，以各种形式（如GUI、网页或文本界面）展示由Model提供的信息，并承载用户与应用的交互。而Controller作为中心协调者，接收用户的指令，与Model交互以处理数据，随后调度View来更新并展示响应结果。这种分离使得各组件关注点明确，从而提升了代码的可维护性。

B/S架构

在信息技术领域，B/S架构（Browser/Server）模式常被视为与C/S架构（Client/Server）相对的体系。这种架构的核心特征在于，用户通过Web浏览器来交互式地访问和处理服务器上的数据。B/S架构在当前时代得以广泛应用，主要归因于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便捷的开发环境，降低了客户端的维护成本。用户仅需具备基本的网络浏览器，即可访问系统，无需高配置的个人计算机。此外，当用户基数庞大时，这种架构能显著节省用户的硬件投入。 其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全层面具有一定的保障。用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能随时随地获取所需信息，增强了资源的可访问性。在用户体验方面，人们已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装专门的软件才能访问特定信息，可能会引起用户的抵触情绪，影响信任感。因此，综合考虑易用性、成本效益和安全性，B/S架构仍然是许多系统设计的理想选择，尤其是对于本设计项目而言。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），以其特定的优势在同类产品中脱颖而出。它的核心特性包括轻量级、高效能以及开源本质，这使得MySQL在众多数据库解决方案中占据一席之地。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积和快速的运行速度见长。尤其是在实际的租赁环境应用中，考虑到成本效益和源代码的开放性，MySQL成为了一个理想的选取，这也是在毕业设计中优先考虑它的主要原因。

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，也能够创建可在浏览器中运行的软件。其流行性源于其多功能性，特别是在构建各类应用程序的后端系统方面。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中占据位置，涉及到了计算机安全的核心。由于Java对内存操作的特定方式，它能提供一定的防护，使由Java编写的程序对病毒具有一定的免疫力，从而增强了程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特性，允许程序员利用其丰富的基础类库进行扩展和重写，以满足不同的需求。这使得Java的功能得以不断丰富和定制化。此外，开发者可以封装常用功能为独立的模块，供其他项目复用。只需简单引入并调用相关方法，就能在不同项目中实现代码共享，提高了开发效率和代码质量。

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和高效开发单页应用（SPA）。它的设计理念是无缝融入现有项目，既能用于小规模的功能增强，也可支持构建复杂的全栈前端应用。该框架的核心专注于视图层，学习曲线平缓，且具备全面的文档支持。Vue.js 提供了强大的数据绑定、组件化机制以及客户端路由功能，使得开发者能够将用户界面拆分为独立、可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而实现代码的高模块化和易维护性。得益于其活跃的社区生态，Vue.js 对新手极其友好，便于快速上手和深度学习。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向新手及经验丰富的Spring框架开发者的设计，其学习曲线平缓，丰富的学习资源遍布全球，无论英文文档还是中文教程都易于获取。该框架可涵盖所有Spring项目，实现顺畅集成，使得在不同项目间切换变得轻而易举。值得注意的是，Spring Boot内嵌了Servlet容器，允许程序无需转化为WAR格式即可直接运行。此外，它还集成了应用程序监控功能，使开发人员能在项目运行时实时监控并诊断问题，精确地识别和解决问题，从而提高故障排查效率和代码优化能力。

AI音乐推荐引擎项目-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

AI音乐推荐引擎数据库表设计

数据库表格模板

1. yinqing_USER 表 - 用户表

字段名 数据类型 描述
ID INT 用户唯一标识符, AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY
USERNAME VARCHAR(50) 用户名, AI音乐推荐引擎系统中的登录名
PASSWORD VARCHAR(100) 加密后的密码, 用于AI音乐推荐引擎系统的安全登录
EMAIL VARCHAR(100) 用户邮箱, 用于AI音乐推荐引擎的账户验证和通知
CREATE_DATE DATETIME 用户创建时间, 记录用户在AI音乐推荐引擎系统中的注册日期
LAST_LOGIN_DATE DATETIME 最后一次登录时间, 显示用户最近活动的时间点在AI音乐推荐引擎上

2. yinqing_LOG 表 - 日志表

字段名 数据类型 描述
LOG_ID INT 日志唯一标识符, AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY
USER_ID INT 关联的用户ID, 外键引用 yinqing_USER.ID
ACTION VARCHAR(50) 用户在AI音乐推荐引擎系统中的操作类型
DESCRIPTION TEXT 操作描述, 详细记录用户在AI音乐推荐引擎系统中的行为
ACTION_DATE DATETIME 操作发生时间, 记录用户在AI音乐推荐引擎系统执行动作的时间

3. yinqing_ADMIN 表 - 管理员表

字段名 数据类型 描述
ADMIN_ID INT 管理员唯一标识符, AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY
USERNAME VARCHAR(50) 管理员用户名, 在AI音乐推荐引擎系统中具有高级权限的身份
PASSWORD VARCHAR(100) 加密后的密码, 管理员在AI音乐推荐引擎系统的安全登录凭证
EMAIL VARCHAR(100) 管理员邮箱, 用于AI音乐推荐引擎的账户管理和通知
CREATE_DATE DATETIME 管理员创建时间, 记录管理员在AI音乐推荐引擎系统中的添加日期
ACCESS_LEVEL INT 权限等级, 决定管理员在AI音乐推荐引擎系统的操作范围

4. yinqing_CORE_INFO 表 - 核心信息表

字段名 数据类型 描述
INFO_KEY VARCHAR(50) 信息键, 唯一标识AI音乐推荐引擎系统中的核心配置项
INFO_VALUE TEXT 信息值, 存储与AI音乐推荐引擎系统相关的配置信息, 如系统名称、版本等
DESCRIPTION VARCHAR(200) 信息描述, 说明该配置项在AI音乐推荐引擎系统中的作用和用途
UPDATE_DATE DATETIME 最后更新时间, 记录AI音乐推荐引擎系统核心信息的修改时间

以上表格为AI音乐推荐引擎系统的基础数据库设计模板，可根据实际需求进行调整和扩展。

AI音乐推荐引擎系统类图

AI音乐推荐引擎前后台

AI音乐推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

AI音乐推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

AI音乐推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

AI音乐推荐引擎测试用例

测试编号 功能描述 输入数据 预期输出 实际输出 结果
TC1 登录模块 - AI音乐推荐引擎 正确用户名 & 密码 成功登录消息 AI音乐推荐引擎用户界面 Pass
TC2 注册新用户 - AI音乐推荐引擎 新用户名, 邮箱, 密码 注册成功确认 用户创建成功提示 Pass/Fail
TC3 数据检索 - AI音乐推荐引擎 搜索关键词 相关信息列表 返回匹配信息 Pass/Fail
TC4 AI音乐推荐引擎权限管理 管理员角色 可修改用户权限 权限修改成功提示 Pass/Fail
TC5 异常处理 - AI音乐推荐引擎 错误用户名或无效数据 错误提示信息 显示相应错误信息 Pass/Fail
TC6 系统性能 - AI音乐推荐引擎 大量并发请求 快速响应时间 在合理时间内完成操作 Pass/Fail
TC7 数据安全 - AI音乐推荐引擎 加密敏感信息 存储在数据库中的密文 数据安全无泄露 Pass
TC8 兼容性测试 - AI音乐推荐引擎 不同浏览器/设备 正常显示和操作 界面适应性和功能正常 Pass/Fail
TC9 AI音乐推荐引擎更新功能 新版本软件 更新成功通知 系统自动/手动更新至最新版 Pass/Fail
TC10 回滚机制 - AI音乐推荐引擎 发生错误后 保存的先前状态 系统恢复到之前稳定状态 Pass

AI音乐推荐引擎部分代码实现

（附源码）基于java+springboot+mysql的AI音乐推荐引擎开发源码下载

总结

在本科毕业论文《AI音乐推荐引擎的JavaWeb应用开发与实践》中，我深入研究了JavaWeb技术，并以AI音乐推荐引擎为核心构建了一个功能完善的系统。通过这个项目，我掌握了Servlet、JSP、MVC模式以及Spring Boot等关键框架的运用。实践过程中，我体验到需求分析、设计、编码及调试的全过程，理解了软件开发的生命周期。AI音乐推荐引擎的实现让我深化了对数据库管理和前端交互的理解，锻炼了解决复杂问题的能力。此次经历不仅提升了我的编程技能，更增强了团队协作和项目管理意识，为未来的职业生涯奠定了坚实基础。