本项目为web大作业_基于ssm的基于AI的菜品推荐系统研究与实现ssm的基于AI的菜品推荐系统源码开源基于ssm的基于AI的菜品推荐系统研究与实现课程设计基于ssm的基于AI的菜品推荐系统实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于ssm的基于AI的菜品推荐系统开发课程设计ssm的基于AI的菜品推荐系统项目代码【源码+数据库+开题报告】。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，基于AI的菜品推荐系统的开发与应用成为当前Web技术领域的热点。本论文以基于AI的菜品推荐系统为研究核心，探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的网络平台。首先，我们将介绍基于AI的菜品推荐系统的背景及意义，阐述其在现代互联网环境中的重要地位。接着，详细阐述JavaWeb技术基础，包括Servlet、JSP及相关的开发工具。然后，深入分析基于AI的菜品推荐系统的设计理念，展示其架构和功能模块。最后，通过实际开发过程及性能测试，论证JavaWeb技术在实现基于AI的菜品推荐系统时的优势。本文旨在为基于AI的菜品推荐系统的开发提供理论支持，并为同类项目的实施提供参考。

基于AI的菜品推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的菜品推荐系统技术框架

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。它的设计理念在于提供轻量级、高效能的解决方案，相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积和快速的运行速度脱颖而出。在考虑实际应用，尤其是对于成本控制和开源需求的毕业设计场景而言，MySQL的优势尤为明显，它的低成本和开放源代码特性成为首选的主要理由。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域适应性而闻名。它不仅支持桌面应用程序的开发，也能够创建web应用程序，尤其在构建后端系统方面表现出色。在Java中，变量是存储数据的关键概念，它们代表了程序对内存的抽象，内存管理与安全息息相关，这使得Java具备了一定的抵御病毒的能力，从而增强了由Java编写的程序的稳定性。 Java还具备动态特性，允许程序员在运行时调整行为。它的类库不仅限于预定义的基础类，开发者可以进行重写和扩展，以满足特定需求。这种灵活性促进了代码的复用，开发者可以封装功能强大的模块，供其他项目引用。只需在需要的地方调用相应的方法，就能实现功能的集成，大大提高了开发效率和代码质量。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java EE领域广泛应用的主流开发框架，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在该体系中，Spring扮演着核心角色，它如同胶水般整合各个组件，管理bean的实例化和生命周期，实现了依赖注入（DI），以提高代码的灵活性和可测试性。SpringMVC作为控制器，介入用户请求，DispatcherServlet调度中心将这些请求精准路由至对应的Controller处理。MyBatis则对传统的JDBC进行了抽象和简化，使得数据库操作更为便捷，通过配置文件与实体类的Mapper接口绑定，将SQL查询与程序逻辑分离，增强了代码的可读性和维护性。

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，客户端/服务器）架构形成对比。该架构的核心特点在于，用户通过Web浏览器即可访问和交互服务器上的应用。在当前信息化时代，B/S架构广泛存在，主要原因是其独特的优势。首先，它极大地简化了程序开发流程，降低了客户端的硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可，这显著减少了大规模用户群体的设备投入成本。其次，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。从用户体验角度看，人们已习惯于使用浏览器浏览各类信息，若需安装专用软件，可能会引发用户的抵触情绪和信任问题。因此，综合考量之下，B/S架构模式对于满足本设计项目的需求显得尤为适宜。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升其模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分：Model（模型）负责封装应用程序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；View（视图）作为用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并支持用户的操作，形式多样，包括GUI、网页等；Controller（控制器）充当协调者角色，接收用户的指令，与模型进行通信以获取数据，随后指示视图更新展示，确保了数据处理与界面显示的解耦，从而提高了代码的可维护性。

基于AI的菜品推荐系统项目-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的菜品推荐系统数据库表设计

1. AI_USER - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否为主键	注释
ID	INT		PRIMARY	用户唯一标识符，关联基于AI的菜品推荐系统中的用户信息。
USERNAME	VARCHAR	50		用户名，用于基于AI的菜品推荐系统系统登录。
PASSWORD	VARCHAR	255		加密后的密码，用于基于AI的菜品推荐系统系统身份验证。
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱，用于基于AI的菜品推荐系统系统通讯和找回密码。
REG_DATE	DATETIME			用户注册日期，记录在基于AI的菜品推荐系统系统中的时间。
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME			最后一次登录基于AI的菜品推荐系统的时间戳。

2. AI_LOG - 操作日志表

字段名	数据类型	长度	是否为主键	注释
LOG_ID	INT		PRIMARY	日志唯一标识符，记录基于AI的菜品推荐系统系统的操作历史。
USER_ID	INT			关联AI_USER表的ID，记录执行操作的用户。
ACTION	VARCHAR	255		描述用户在基于AI的菜品推荐系统系统中的具体操作。
ACTION_DATE	DATETIME			操作发生的时间，记录在基于AI的菜品推荐系统系统中的时间戳。
IP_ADDRESS	VARCHAR	45		执行操作时的IP地址，用于基于AI的菜品推荐系统系统的审计和追踪。

3. AI_ADMIN - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否为主键	注释
ADMIN_ID	INT		PRIMARY	管理员唯一标识符，用于基于AI的菜品推荐系统后台管理系统。
ADMIN_NAME	VARCHAR	50		管理员用户名，区分不同的基于AI的菜品推荐系统后台管理员。
ADMIN_PASSWORD	VARCHAR	255		管理员密码，用于基于AI的菜品推荐系统后台登录。
PRIVILEGE	INT			管理员权限等级，决定在基于AI的菜品推荐系统系统中的操作范围。

4. AI_INFO - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否为主键	注释
INFO_KEY	VARCHAR	100	PRIMARY	核心信息键，对应基于AI的菜品推荐系统系统的关键配置项。
INFO_VALUE	TEXT			关联的信息值，存储基于AI的菜品推荐系统系统的配置信息。
DESCRIPTION	VARCHAR	255		对该核心信息的描述，解释在基于AI的菜品推荐系统中的作用和意义。

基于AI的菜品推荐系统系统类图

基于AI的菜品推荐系统前后台

基于AI的菜品推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的菜品推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的菜品推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456