基于java+springboot+mysql的基于AI的智能推荐购物应用研究与实现

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在信息化时代背景下，基于AI的智能推荐购物应用的开发与应用成为现代企业提升效率的关键。本论文以基于AI的智能推荐购物应用——一个基于JavaWeb技术的创新型解决方案为研究对象，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的系统平台。首先，我们将概述基于AI的智能推荐购物应用的背景及意义，阐述其在当前市场环境中的重要地位。接着，深入剖析JavaWeb技术基础，包括Servlet、JSP与MVC设计模式等，为基于AI的智能推荐购物应用的实现奠定理论基础。然后，详细描述系统的设计与实现过程，展示基于AI的智能推荐购物应用如何整合这些技术以满足实际需求。最后，通过性能测试与用户反馈，评估基于AI的智能推荐购物应用的性能和用户体验，提出改进策略，以期为同类项目的开发提供参考。

基于AI的智能推荐购物应用系统架构图/系统设计图

基于AI的智能推荐购物应用技术框架

SpringBoot框架

Spring Boot是一款针对初学者及有经验的Spring框架开发者设计的便捷框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教程资源遍布全球。该框架全面兼容Spring项目，允许无缝迁移和运行。内建的Servlet容器使得无需将代码打包成WAR文件即可直接执行。此外，Spring Boot提供内置的应用程序监控功能，允许开发者在运行时实时监控项目状态，高效地识别和定位问题，从而实现及时的问题修复。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持传统的桌面应用程序，也能构建Web应用程序，特别是在后台服务开发中占据主导地位。Java的核心特性在于其变量机制，它通过变量对内存中的数据进行操作，这种机制在一定程度上增强了程序的安全性，使得基于Java开发的软件能够抵御某些特定病毒，从而提升程序的稳定性和持久性。此外，Java具备强大的动态运行特性，允许开发者对内置类进行扩展和重写，这极大地丰富了语言的功能。开发者还能封装自定义的功能模块，供其他项目重复使用，只需简单地引入并调用相关方法，大大提升了开发效率和代码的可复用性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心理念是利用Web浏览器作为客户端与服务器进行交互。在当前信息化时代，众多系统选择B/S架构，主要源于其独特优势。首先，开发效率高是其一大亮点，开发者只需关注服务器端的编程，降低了客户端的维护成本。其次，对于终端用户而言，无需配置高性能计算机，仅需具备网络连接和标准浏览器即可访问应用，这显著降低了用户的硬件投入。尤其在大规模用户场景下，这种经济效应更为明显。此外，B/S架构将数据存储于服务器端，增强了数据的安全性，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。从用户体验角度来看，人们已习惯于通过浏览器浏览各类内容，若需安装专用软件，可能会引起用户的抵触情绪，影响信任感。因此，基于上述考量，采用B/S架构作为设计基础能够满足本项目的需求，并展现出良好的适用性和用户友好性。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、可维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型承担着应用程序的核心职责，包含了数据结构和业务逻辑，专注于数据的管理与处理，而不涉及用户界面的细节。视图则构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户发起交互。多种形态的视图，如GUI、网页或命令行界面，都是其可能的形式。控制器作为中介，接收用户的输入，协调模型和视图的协作，根据用户请求从模型获取数据，再指示视图更新展示。这种分离使得各组件的关注点明确，从而提高了代码的可维护性。

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。它的设计理念是无缝嵌入到现有项目中，也可用于开发全方位的前端解决方案。该框架的核心仅关注视图层，学习曲线平缓，且具备高效的數據绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将界面拆分为独立、可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而提升代码的模块化和可维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区支持，Vue.js为新进开发者提供了友好的上手体验。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化的数据。它的特性使其在同类产品中脱颖而出，常被视为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其小巧轻盈、运行快速的特质见长。尤其值得一提的是，它在实际的租赁场景中表现出良好的适用性，同时具备低成本和开源的优势，这些都是在毕业设计中优先选择MySQL的重要考量因素。

基于AI的智能推荐购物应用项目-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的智能推荐购物应用数据库表设计

用户表 (gouwu_USER)

字段名	数据类型	描述
id	INT	主键，唯一标识符
username	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的智能推荐购物应用系统的登录账号
password	VARCHAR(100)	密码，加密存储，用于基于AI的智能推荐购物应用系统身份验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的智能推荐购物应用的通信和找回密码
created_at	TIMESTAMP	用户创建时间，记录基于AI的智能推荐购物应用系统中的注册时间
updated_at	TIMESTAMP	最后修改时间，跟踪基于AI的智能推荐购物应用用户信息的更新

日志表 (gouwu_LOG)

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	日志ID，主键
user_id	INT	关联用户表的id，记录基于AI的智能推荐购物应用操作用户
action	VARCHAR(50)	操作描述，如“登录”，“修改信息”等，反映在基于AI的智能推荐购物应用中的行为
timestamp	TIMESTAMP	日志时间，记录基于AI的智能推荐购物应用系统中的操作时间点
details	TEXT	操作详情，记录基于AI的智能推荐购物应用系统中的具体变动信息

管理员表 (gouwu_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	管理员ID，主键
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于AI的智能推荐购物应用后台系统的登录账号
password	VARCHAR(100)	密码，加密存储，用于基于AI的智能推荐购物应用后台系统的身份验证
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的智能推荐购物应用后台通信和管理事务
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录加入基于AI的智能推荐购物应用管理团队的时间
permissions	TEXT	权限列表，定义在基于AI的智能推荐购物应用中可以执行的操作

核心信息表 (gouwu_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	核心信息ID，主键
product_name	VARCHAR(100)	基于AI的智能推荐购物应用产品名称，显示在系统界面中
description	TEXT	产品描述，简述基于AI的智能推荐购物应用的功能和用途
version	VARCHAR(20)	产品版本，记录基于AI的智能推荐购物应用的迭代状态
updated_at	TIMESTAMP	最后更新时间，跟踪基于AI的智能推荐购物应用的核心信息更新历史

基于AI的智能推荐购物应用系统类图

基于AI的智能推荐购物应用前后台

基于AI的智能推荐购物应用前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能推荐购物应用后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能推荐购物应用测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能推荐购物应用测试用例

I. 测试目标

确保基于AI的智能推荐购物应用系统在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的智能推荐购物应用登录	正确输入凭证后，用户成功登录
2	数据添加	新增基于AI的智能推荐购物应用信息，系统保存成功
3	数据修改	更新基于AI的智能推荐购物应用信息，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的智能推荐购物应用查询性能

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的智能推荐购物应用数据，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的智能推荐购物应用系统功能、性能和安全性的具体建议。

基于AI的智能推荐购物应用部分代码实现