j2ee+mysql的人工智能推荐引擎在电商中的应用源码开源

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在信息化社会的快速发展背景下，人工智能推荐引擎在电商中的应用成为了现代企业不可或缺的工具。本论文旨在探讨并实现一款基于JavaWeb技术的人工智能推荐引擎在电商中的应用系统，以提升业务处理效率和用户体验。首先，我们将分析人工智能推荐引擎在电商中的应用的需求，阐述其在当前环境中的重要性。接着，将详细介绍采用JavaWeb开发的原因，包括其稳定性和可扩展性。随后，我们将设计并实现系统的架构，包括前端界面与后端服务的交互。最后，通过测试与优化，确保人工智能推荐引擎在电商中的应用系统的功能完善与性能高效。此研究不仅加深对JavaWeb技术的理解，也为同类项目提供参考。

人工智能推荐引擎在电商中的应用系统架构图/系统设计图

人工智能推荐引擎在电商中的应用系统架构图,人工智能推荐引擎在电商中的应用系统设计图

人工智能推荐引擎在电商中的应用技术框架

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，也能够构建网络应用程序，尤其是作为后端处理技术备受青睐。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们管理和操作内存，这种特性间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件对病毒具有一定的免疫力，从而提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java具备动态执行的特性，其类库不仅限于预定义的基础类，允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了Java的功能。开发者甚至可以封装功能模块，供其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相关方法，大大提高了代码的可重用性和效率。

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浏览器作为客户端来访问和交互服务器。这一架构模式在当下广泛应用，主要原因是它提供了一种灵活且经济有效的解决方案。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的逻辑，而客户端仅需具备基本的网络浏览功能即可。其次，对于终端用户而言，这种架构降低了硬件要求，只需一个能上网的浏览器，无需高昂配置的专用软件，从而显著降低了用户的成本投入。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性方面具有一定的优势，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷地访问所需信息和资源。从用户体验的角度出发，用户已习惯通过浏览器获取多样化的信息，若需要安装额外软件来访问特定服务，可能会引起用户的抵触情绪，降低信任感。因此，在综合考虑易用性、成本效益和用户接受度后，B/S架构对于许多项目需求来说，依然是首选的系统设计模式。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其轻量级、高效运行的特性著称，相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，它具备更小巧的体积和更快的响应速度。尤为关键的是，MySQL适应于实际的租赁环境，同时提供了低廉的运营成本和开源的开发模式，这些都是我们选择它的决定性因素。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种常用于构建应用程序的结构化设计方法，旨在优化代码组织和职责划分。该模式通过将程序分解为三个关键部分，增强了系统的可维护性、可扩展性和模块化。模型（Model）主要承载应用程序的数据模型和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理、获取和处理。视图（View）则担当用户交互的界面角色，它展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行界面。控制器（Controller）作为中心协调者，接收用户的输入指令，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现业务流程的控制和不同组件间的解耦，提升了代码的可维护性。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的编程框架，它将Java代码融入HTML文档中，实现网页的交互性。在服务器端运行时，JSP会将这些含有Java代码的页面转化为对应的Servlet——一种Java编写的服务器端程序。这个过程使得JSP能够根据需要生成HTML响应，并将其发送至用户浏览器。Servlet作为JSP的核心支撑技术，定义了标准的方法来管理和响应HTTP请求，从而驱动Web应用程序的后台逻辑。简而言之，JSP通过Servlet技术，实现了从静态页面到动态、数据驱动的Web应用的转变。

人工智能推荐引擎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

人工智能推荐引擎在电商中的应用数据库表设计

用户表 (rengongzhineng_USER)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名, 人工智能推荐引擎在电商中的应用系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱地址, 用于人工智能推荐引擎在电商中的应用系统通信
CREATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	用户创建时间
UPDATE_TIME	TIMESTAMP			最后一次信息更新时间

日志表 (rengongzhineng_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志ID
USER_ID	INT	11	NOT NULL	与rengongzhineng_USER表关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL	用户在人工智能推荐引擎在电商中的应用系统中的操作描述
ACTION_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	操作发生的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	45	NOT NULL	用户执行操作时的IP地址

管理员表 (rengongzhineng_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名, 在人工智能推荐引擎在电商中的应用系统中的身份
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的管理员密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱地址, 用于人工智能推荐引擎在电商中的应用系统内部通讯
CREATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	管理员账号创建时间

核心信息表 (rengongzhineng_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	核心信息ID
KEY	VARCHAR	100	NOT NULL	关键信息的标识符, 例如：系统版本, 人工智能推荐引擎在电商中的应用的配置参数等
VALUE	TEXT		NOT NULL	对应的值
UPDATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	最后一次信息更新时间, 可能影响人工智能推荐引擎在电商中的应用的运行状态

人工智能推荐引擎在电商中的应用系统类图

人工智能推荐引擎在电商中的应用前后台

人工智能推荐引擎在电商中的应用前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

人工智能推荐引擎在电商中的应用后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

人工智能推荐引擎在电商中的应用测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

人工智能推荐引擎在电商中的应用测试用例

序号	测试用例ID	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC_人工智能推荐引擎在电商中的应用_01	登录功能	正确用户名和密码	成功登录消息	人工智能推荐引擎在电商中的应用显示用户界面	Pass
2	TC_人工智能推荐引擎在电商中的应用_02	注册新用户	合法用户信息	注册成功确认	用户信息保存并跳转至登录页	Pass
3	TC_人工智能推荐引擎在电商中的应用_03	数据检索	搜索关键字	相关人工智能推荐引擎在电商中的应用数据列表	显示搜索结果	Pass/NPass
4	TC_人工智能推荐引擎在电商中的应用_04	数据添加	新人工智能推荐引擎在电商中的应用项	添加成功提示	新记录出现在人工智能推荐引擎在电商中的应用列表中	Pass
5	TC_人工智能推荐引擎在电商中的应用_05	数据编辑	存在的人工智能推荐引擎在电商中的应用ID及更新信息	更新成功通知	相应记录更新后展示	Pass/NPass
6	TC_人工智能推荐引擎在电商中的应用_06	数据删除	存在的人工智能推荐引擎在电商中的应用ID	删除确认对话框	相应记录从列表中移除	Pass/NPass
7	TC_人工智能推荐引擎在电商中的应用_07	权限控制	不同用户角色	受限功能不可见或禁用	按角色显示/隐藏功能	Pass
8	TC_人工智能推荐引擎在电商中的应用_08	界面兼容性	多种浏览器（Chrome, Firefox, Safari）	正常显示与操作	人工智能推荐引擎在电商中的应用界面响应式适配	Pass
9	TC_人工智能推荐引擎在电商中的应用_09	错误处理	无效输入或异常情况	清晰错误提示	提供错误信息反馈	Pass/NPass
10	TC_人工智能推荐引擎在电商中的应用_10	性能测试	大量人工智能推荐引擎在电商中的应用数据	快速加载和响应	系统性能稳定，无明显延迟	Pass

人工智能推荐引擎在电商中的应用部分代码实现