ssm实现的个性化推荐引擎开发研究与开发(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于ssm的个性化推荐引擎开发开发 j2ee项目:个性化推荐引擎开发基于ssm的个性化推荐引擎开发设计与开发ssm的个性化推荐引擎开发项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)毕业设计项目: 个性化推荐引擎开发基于ssm的个性化推荐引擎开发设计与实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会，个性化推荐引擎开发的开发与应用已成为企业数字化转型的关键。本论文以“基于JavaWeb技术的个性化推荐引擎开发系统设计与实现”为主题，探讨如何利用JavaWeb的强大功能构建高效、安全的网络平台。首先，我们将介绍个性化推荐引擎开发的需求背景及重要性，阐述其在现代业务中的角色。接着，详细阐述技术选型，包括Java、Servlet、JSP以及相关框架在个性化推荐引擎开发项目中的应用。然后，通过系统分析与设计，展示个性化推荐引擎开发的架构和主要功能模块。最后，我们将进行系统实现与测试，评估个性化推荐引擎开发的性能并提出优化建议。此研究旨在为JavaWeb开发提供实践参考，推动个性化推荐引擎开发在实际场景中的广泛应用。

个性化推荐引擎开发系统架构图/系统设计图

个性化推荐引擎开发技术框架

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。它以简洁的翻译——“关系数据库管理系统”为人所知，以其独特的优点备受青睐。相较于Oracle和DB2等其他知名数据库，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度脱颖而出。尤其是在实际的租赁环境背景下，MySQL由于其低成本和开源的特性，成为了一个极具吸引力的选择，这也是在毕业设计中优先考虑它的主要原因。

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。在这个体系中，Spring担当核心角色，它像胶水一样整合各个组件，管理对象的bean，并实施依赖注入（DI），以实现控制反转。SpringMVC在处理用户请求时扮演关键角色，利用DispatcherServlet分发请求至对应的Controller来响应服务。而MyBatis作为一个JDBC的轻量级封装，消除了底层数据库操作的复杂性，通过配置文件将SQL语句与实体类的Mapper接口关联，实现了数据访问的便捷与灵活。

B/S架构

在信息技术领域，B/S架构（Browser/Server）模式常被用来对比传统的C/S架构（Client/Server）。B/S架构的核心特征在于，用户通过Web浏览器即可与服务器进行交互。这种架构在现代社会广泛应用的原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S模式极大地简化了程序的开发流程。其次，对终端用户而言，它降低了硬件要求，只需具备基本的网络浏览器功能，无需高性能计算机，这对于大规模用户群体来说，显著降低了设备成本。此外，由于数据存储在服务器端，安全性和数据一致性得到保证，用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能便捷地获取所需信息和资源。在用户体验上，浏览器的普遍使用使得用户更倾向于无需额外安装软件的访问方式，避免了可能引发的用户抵触情绪。因此，基于上述考量，选择B/S架构作为设计基础，无疑能够满足本毕业设计的实际需求。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建软件应用的结构模式，旨在优化代码组织和解耦不同功能模块。该模式强调了三个关键组件的独立性，从而提升系统的可维护性与扩展性。Model（模型）专注于数据的结构与业务逻辑，包含数据的存储、处理和获取，而不涉及用户界面的实现细节。View（视图）充当用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作，其形式可多样，如GUI、网页或命令行。Controller（控制器）作为中枢，接收用户输入，协调模型与视图响应用户请求，它调用模型以处理数据，并指示视图更新以反映结果。通过MVC模式，各部分职责明确，降低了代码的复杂度，提高了维护效率。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，不仅胜任桌面应用程序的开发，还广泛应用于构建网络应用程序，特别是在后台处理领域占据主导地位。Java的核心特性在于其变量操作，这些变量本质上是对内存空间的数据表示，这种机制在一定程度上增强了程序的安全性，防止了针对Java编写的程序的直接攻击，从而提升了程序的稳定性和生存能力。 Java具备强大的运行时灵活性，其类库不仅包含基本的系统类，还允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了Java的功能性。此外，开发者可以封装特定功能模块，形成可复用的代码库。当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相应方法，显著提高了开发效率和代码的可维护性。

个性化推荐引擎开发项目-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

个性化推荐引擎开发数据库表设计

用户表 (gexinghua_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, 个性化推荐引擎开发系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱地址, 用于个性化推荐引擎开发系统通信
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 (gexinghua_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gexinghua_USER表关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL	用户在个性化推荐引擎开发系统中的操作描述
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 (gexinghua_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, 在个性化推荐引擎开发系统中的身份
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, 用于个性化推荐引擎开发系统内部通讯
CREATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	管理员账号创建时间

核心信息表 (gexinghua_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, 个性化推荐引擎开发的配置参数等
VALUE	TEXT		NOT NULL	对应的值
UPDATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	最后一次信息更新时间, 可能影响个性化推荐引擎开发的运行状态

个性化推荐引擎开发系统类图

个性化推荐引擎开发前后台

个性化推荐引擎开发前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

个性化推荐引擎开发后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

个性化推荐引擎开发测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

个性化推荐引擎开发测试用例

1. 登录功能

测试编号	描述	输入	预期结果	实际结果	结果判定
TC1.1	正常登录	用户名：admin 密码：123456	登录成功，跳转到主页面	个性化推荐引擎开发系统应显示欢迎信息和主菜单	Pass
TC1.2	错误密码	用户名：admin 密码：wrongpassword	登录失败，提示错误信息	系统应显示“密码错误”提示	Pass

2. 数据添加功能

测试编号	描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC2.1	添加新用户	姓名：TestUser 邮箱：test@example.com 密码：Secure123	新用户数据保存成功，返回确认信息	个性化推荐引擎开发系统应在数据库中找到新添加的用户	Pass
TC2.2	缺失必填项	姓名：邮箱：test@example.com 密码：Secure123	添加失败，提示缺少信息	系统应提示“姓名不能为空”	Fail

3. 数据查询功能

测试编号	描述	查询条件	预期结果	实际结果	结果判定
TC3.1	搜索用户名	关键词：TestUser	显示包含TestUser的用户列表	个性化推荐引擎开发系统应返回TestUser的相关信息	Pass
TC3.2	无效搜索关键词	关键词：empty	无结果返回，提示信息	系统应显示“未找到匹配结果”	Pass

4. 数据删除功能

测试编号	描述	删除操作	预期结果	实际结果	结果判定
TC4.1	删除特定用户	用户ID：123	用户删除成功，更新用户列表	个性化推荐引擎开发系统应从列表中移除该用户，数据库中无此记录	Pass
TC4.2	试图删除不存在的用户	用户ID：999	删除失败，提示错误信息	系统应提示“用户ID不存在”	Fail

个性化推荐引擎开发部分代码实现