Web的基于AI的短视频推荐系统项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

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在信息化社会中，基于AI的短视频推荐系统作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其重要性。本论文旨在探讨和实现基于AI的短视频推荐系统的设计与开发，以提升用户体验并优化后台管理。首先，我们将阐述基于AI的短视频推荐系统的背景及意义，分析现有市场的需求；接着，详细说明采用JavaWeb技术的原因及优势。然后，我们将深入研究系统架构，包括前端界面设计与后端数据处理。最后，通过实际操作测试，评估基于AI的短视频推荐系统的性能和可行性，提出可能的改进策略。此研究不仅对基于AI的短视频推荐系统的完善具有实践价值，也为同类JavaWeb项目的开发提供参考。

基于AI的短视频推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的短视频推荐系统技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码组织、提升可维护性和扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责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。视图则构成了用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户发起操作。控制器作为中介，接收用户的输入，协调模型和视图的交互，根据用户请求调用适当的方法并更新显示。这种分离职责的方式有助于降低复杂性，提高代码的可读性和可维护性。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，兼顾了桌面应用和Web应用的开发需求。其独特之处在于，它为各种程序的后台处理提供了坚实的基础。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象表示，负责管理内存，从而间接增强了程序的安全性，使得针对Java编写的程序具有抵抗病毒的能力，提升了软件的稳定性和持久性。 Java的动态特性也是其魅力所在，开发者不仅能够利用内置的基本类，还能对其进行扩展和重写，极大地丰富了语言的功能性。此外，Java支持代码模块化，允许开发人员封装常用功能，形成可复用的组件。这样一来，其他项目在需要类似功能时，只需引入相应模块并调用相应方法，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构相对，主要特点是通过Web浏览器来交互式地访问服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，其主要原因在于它提供了诸多优势。首先，从开发角度来看，B/S架构极大地简化了程序的开发流程。其次，对于终端用户而言，系统需求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，无需高昂的硬件配置，这对于大规模用户群来说，显著降低了成本。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。在用户体验层面，用户普遍习惯于浏览器的使用，避免了安装多个专用软件可能带来的不便和抵触感，从而增加了用户的接受度。综上所述，B/S架构在满足设计需求方面展现出明显的优势。

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，实现服务器端的逻辑处理。在服务器执行JSP页面后，会生成相应的HTML，并将其发送至客户端浏览器展示。这种技术极大地简化了构建具备交互性功能的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演了关键角色，为JSP提供了基础架构支持。实际上，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例，Servlet遵循标准协议处理HTTP请求，同时生成并返回响应。

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以其小巧的体积、快速的运行速度以及对复杂查询的良好支持，脱颖而出。特别是在实际的租赁系统等应用场景中，MySQL凭借其低成本和开源本质，成为了理想的数据库选择。这些优势解释了为何在众多如Oracle、DB2等数据库中，MySQL能成为毕业设计中的首选技术。

基于AI的短视频推荐系统项目-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的短视频推荐系统数据库表设计

基于AI的短视频推荐系统管理系统数据库表格模板

1. `shipin_user` - 用户表

字段名	数据类型	注释
id	INT	用户ID, 主键，自增长
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识符
password	VARCHAR(255)	加密后的密码
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于登录验证和通知
phone	VARCHAR(20)	用户电话，备用联系方式
基于AI的短视频推荐系统	VARCHAR(100)	用户在基于AI的短视频推荐系统中的角色或权限描述
created_at	TIMESTAMP	用户创建时间
updated_at	TIMESTAMP	用户信息最后更新时间

2. `shipin_log` - 日志表

字段名	数据类型	注释
id	INT	日志ID, 主键，自增长
user_id	INT	关联用户ID，外键
action	VARCHAR(100)	操作类型（登录、修改信息等）
description	TEXT	操作描述，详细说明用户在基于AI的短视频推荐系统中的活动
timestamp	TIMESTAMP	操作时间

3. `shipin_admin` - 管理员表

字段名	数据类型	注释
id	INT	管理员ID, 主键，自增长
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，唯一标识符
password	VARCHAR(255)	加密后的密码
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于登录验证和通知
role	VARCHAR(50)	管理员角色（超级管理员、普通管理员等）
基于AI的短视频推荐系统	VARCHAR(100)	在基于AI的短视频推荐系统中的特殊权限或职责描述
created_at	TIMESTAMP	创建时间
updated_at	TIMESTAMP	最后更新时间

4. `shipin_core_info` - 核心信息表

字段名	数据类型	注释
id	INT	主键，自增长
key	VARCHAR(50)	核心信息键，如“system_name”、“company_address”等
value	TEXT	对应键的值，如“基于AI的短视频推荐系统管理系统”、“123 Main St”等
description	VARCHAR(255)	关键信息的简短描述，解释该信息在基于AI的短视频推荐系统中的作用
created_at	TIMESTAMP	创建时间
updated_at	TIMESTAMP	更新时间

基于AI的短视频推荐系统系统类图

基于AI的短视频推荐系统前后台

基于AI的短视频推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的短视频推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的短视频推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的短视频推荐系统测试用例

### I. 测试用例编号	功能模块	测试目标	输入数据	预期输出
TC001	登录功能	验证有效用户登录	基于AI的短视频推荐系统合法用户名，正确密码	登录成功，跳转至主界面
TC002	注册功能	新用户注册	新基于AI的短视频推荐系统用户名，有效邮箱，自定义密码	注册成功，发送验证邮件
TC003	数据检索	搜索基于AI的短视频推荐系统信息	关键词（如：学号或姓名）	相关基于AI的短视频推荐系统信息列表
TC004	添加功能	新增基于AI的短视频推荐系统信息	完整基于AI的短视频推荐系统数据（如：姓名、年龄等）	数据添加成功提示
TC005	编辑功能	修改基于AI的短视频推荐系统信息	选择基于AI的短视频推荐系统，更新部分字段	更新成功提示，数据变更生效
TC006	删除功能	删除基于AI的短视频推荐系统	选择基于AI的短视频推荐系统进行删除	数据删除成功提示，从列表中移除
TC007	权限管理	管理员访问受限页面	普通用户尝试访问基于AI的短视频推荐系统管理页	无权限提示，无法访问

II. 异常处理测试用例

错误输入/边界条件

III. 性能测试用例

基于AI的短视频推荐系统部分代码实现

Web的基于AI的短视频推荐系统项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于AI的短视频推荐系统：基于JavaWeb的开发与实践》中，我深入研究了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的Web应用。通过基于AI的短视频推荐系统的开发，我掌握了Servlet、JSP、MVC模式等核心概念，并实践了数据库设计与集成。此外，项目实施过程锻炼了我的团队协作能力和问题解决技巧，尤其是在调试和优化基于AI的短视频推荐系统性能时，深化理解了软件工程的迭代流程。此经历不仅提升了我的编程技能，更让我认识到持续学习与适应新技术的重要性。

正文

Web的基于AI的短视频推荐系统项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

基于AI的短视频推荐系统系统架构图/系统设计图