JSP实现的个性化推荐算法在电商中的应用研究与开发(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为毕设项目: 个性化推荐算法在电商中的应用JSP的个性化推荐算法在电商中的应用源码JSP的个性化推荐算法在电商中的应用项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)基于JSP的个性化推荐算法在电商中的应用实现课程设计（附源码）基于JSP的个性化推荐算法在电商中的应用研究与实现基于JSP实现个性化推荐算法在电商中的应用课程设计。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，个性化推荐算法在电商中的应用的开发与应用已成为Web技术领域的焦点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的个性化推荐算法在电商中的应用系统。首先，我们将阐述个性化推荐算法在电商中的应用的重要性和市场背景，展示其在当前互联网环境中的潜在价值。接着，详述项目的目标和范围，分析个性化推荐算法在电商中的应用的技术需求，包括数据库设计、前端交互及后端服务的实现。在此过程中，JavaWeb的特性将得到充分展现。最后，通过实际开发与测试，论证个性化推荐算法在电商中的应用的可行性，总结经验教训，为同类项目的开发提供参考。本文期望能对JavaWeb技术在个性化推荐算法在电商中的应用领域的实践应用添砖加瓦。

个性化推荐算法在电商中的应用系统架构图/系统设计图

个性化推荐算法在电商中的应用技术框架

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模块化、可维护性和可扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责封装应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的处理和管理。视图则呈现用户交互界面，它以多种形式展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动。控制器作为中介，接收用户的操作指令，协调模型与视图的交互，它向模型请求数据，并根据需要更新视图以响应用户请求。这种架构设计有助于分离关注点，显著提高了代码的可维护性。

B/S架构

在计算机系统设计中，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构相对应，其核心特点在于利用Web浏览器作为客户端进行数据交互。这种架构在现代社会持续流行，主要归因于其独特的优势。首先，B/S模式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访问应用，这对于大规模用户群体而言，显著节省了设备成本。其次，由于数据存储在服务器端，安全性能得到保证，用户无论身处何处，只要有互联网连接，都能便捷地获取所需信息和资源。此外，考虑到用户的使用习惯，浏览器已成为获取各类信息的主要工具，避免安装额外软件可以提升用户体验，减少抵触感，增强信任度。因此，根据这些综合考量，B/S架构在本毕业设计项目中显得尤为适用。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于管理和组织数据以支持各种应用程序。在学术语境下，MySQL以其特有的优势而备受青睐，这使得它在众多RDBMS中占据显著地位。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其轻量级的体积、高效的运行速度脱颖而出。特别是在实际的毕业设计场景，如模拟真实的租赁环境，MySQL显得尤为适用，因为它不仅具备低成本的运营优势，还支持开放源码的特性，这为开发者提供了更大的灵活性和可定制性，也是我们选择它的主要理由。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它融合了HTML与Java代码，使得开发人员能够在网页设计中集成业务逻辑。在服务器端运行时，JSP会将其中的Java代码解析并执行，随后将生成的HTML内容传递给用户的浏览器。这一机制使得开发者能够便捷地构建具备丰富交互特性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了基础架构的角色，每个JSP页面本质上都会被翻译并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的接口，有效处理HTTP请求，并生成相应的服务器响应。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能胜任桌面应用和网络应用的开发。它常被用作后端处理技术，构建各种应用程序的核心。在Java中，变量扮演着关键角色，它们是数据存储的抽象，通过操作变量间接管理内存，这种特性在一定程度上提升了计算机的安全性，使得基于Java开发的软件具有抵抗针对性病毒的能力，从而增强了程序的稳定性和持久性。 Java还具备强大的动态运行机制，允许开发者不仅使用内置的基础类，还能对类进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能。因此，开发者能够创建可复用的功能模块，一旦封装完成，其他项目便能轻松引入，只需在需要的地方调用相应的方法，极大地提高了代码的复用性和开发效率。

个性化推荐算法在电商中的应用项目-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

个性化推荐算法在电商中的应用数据库表设计

dianshang_USER 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，个性化推荐算法在电商中的应用系统中的主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于个性化推荐算法在电商中的应用系统的登录
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储，保护个性化推荐算法在电商中的应用用户账户安全
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱，个性化推荐算法在电商中的应用系统中的联系方式
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册时间，记录加入个性化推荐算法在电商中的应用系统的时间

dianshang_LOG 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	操作日志ID，个性化推荐算法在电商中的应用系统操作记录的主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		关联dianshang_USER表的用户ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR	200	NOT NULL		描述用户在个性化推荐算法在电商中的应用系统中的具体操作
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录在个性化推荐算法在电商中的应用系统中的时间戳
ACTION_DETAILS	TEXT				操作详情，详细描述个性化推荐算法在电商中的应用系统中的用户行为

dianshang_ADMIN 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，个性化推荐算法在电商中的应用系统的管理员主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员用户名，个性化推荐算法在电商中的应用系统的身份标识
ADMIN_PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储，保障个性化推荐算法在电商中的应用后台安全
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建日期，记录管理员在个性化推荐算法在电商中的应用系统中的添加时间

dianshang_INFO 表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
INFO_KEY	VARCHAR	100	NOT NULL		核心信息键，标识个性化推荐算法在电商中的应用系统中的特定配置项
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL		核心信息值，存储个性化推荐算法在电商中的应用系统的核心配置或元数据
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	最后修改日期，记录个性化推荐算法在电商中的应用系统信息的更新时间

个性化推荐算法在电商中的应用系统类图

个性化推荐算法在电商中的应用前后台

个性化推荐算法在电商中的应用前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

个性化推荐算法在电商中的应用后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

个性化推荐算法在电商中的应用测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

个性化推荐算法在电商中的应用测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	状态
TC01	个性化推荐算法在电商中的应用登录功能	1. 打开个性化推荐算法在电商中的应用网页 2. 输入有效用户名和密码 3. 点击“登录”按钮	用户成功进入系统界面	个性化推荐算法在电商中的应用登录成功
TC02	个性化推荐算法在电商中的应用注册新用户	1. 访问注册页面 2. 填写必填信息 3. 确认并提交	新用户账户创建成功通知	个性化推荐算法在电商中的应用注册完成
TC03	个性化推荐算法在电商中的应用数据查询	1. 登录个性化推荐算法在电商中的应用系统 2. 输入查询条件 3. 点击“查询”	显示符合查询条件的数据列表	个性化推荐算法在电商中的应用显示正确数据
TC04	个性化推荐算法在电商中的应用数据添加	1. 进入添加页面 2. 填写必要信息 3. 提交新数据	新数据出现在个性化推荐算法在电商中的应用的列表中	个性化推荐算法在电商中的应用成功添加数据
TC05	个性化推荐算法在电商中的应用数据编辑与删除	1. 选择一条记录进行编辑 2. 修改信息后保存 3. 删除另一条记录	编辑后的数据更新成功，删除记录消失	个性化推荐算法在电商中的应用数据操作成功

个性化推荐算法在电商中的应用部分代码实现