本项目为基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎研究与实现【源码+数据库+开题报告】（附源码）基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎实现基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎设计与开发基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎开发 【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
在当今信息化社会，基于深度学习的商品推荐引擎作为JavaWeb技术的重要应用，日益凸显其在企业级开发中的核心地位。本论文以“基于深度学习的商品推荐引擎的开发与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于深度学习的商品推荐引擎系统。首先，我们将介绍基于深度学习的商品推荐引擎的基本概念和市场背景，阐述研究其的重要性和紧迫性。其次，详述开发环境搭建及关键技术，如Servlet、JSP与SpringBoot等。再者，通过实际操作，展示基于深度学习的商品推荐引擎的系统设计与实现过程，包括数据库设计、前后端交互等环节。最后，对系统性能进行测试与优化，总结经验并提出未来改进方向。此研究不仅深化了对JavaWeb的理解，也为同类项目的开发提供了参考。
基于深度学习的商品推荐引擎系统架构图/系统设计图
基于深度学习的商品推荐引擎技术框架
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。这种架构模式的核心特点是用户通过网络浏览器来访问和交互服务器上的应用。在当前时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其在多方面展现出显著优势。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，这极大地节省了大规模用户群体的设备成本。其次，由于数据存储在服务器端，数据安全得到了更好的保障，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。此外，考虑到用户的使用习惯，浏览器访问模式更为直观和普遍，避免了安装额外软件可能带来的用户抵触感和信任问题。因此，根据上述分析，选择B/S架构作为设计基础是符合实际需求的合理选择。
SpringBoot框架
Spring Boot是一款面向初级和资深Spring框架开发者同样友好的框架，其学习曲线平缓，丰富的学习资源包括中英文教程及国内外文档支持。该框架全面兼容Spring项目，允许无缝迁移和运行。它内建了Servlet容器，无需将代码打包成WAR文件即可直接执行。此外，Spring Boot提供集成的应用程序监控功能，使得在运行时能够实时洞察项目状态，高效地定位和解决问题，从而促进快速故障修复和优化。
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，提升其可维护性、可扩展性和模块化。该模式将程序分解为三个关键部分，以实现不同职责的明确划分。Model（模型）部分专注于处理应用程序的数据和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理、获取和处理。View（视图）则担当用户交互的界面角色，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行各种操作，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行界面。Controller（控制器）作为中枢，协调用户输入与模型和视图之间的交互，接收用户的指令，驱动模型执行相应操作，并指示视图更新显示，确保各组件间的低耦合度，从而提高代码的可维护性。
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产品中占据显著地位。它的名称直译为“我的SQL”，简洁而高效，正如其本身的性质。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其轻量级、高速运行的特质脱颖而出。尤其值得一提的是，MySQL适应于实际的租赁环境，其低成本和开源的特性成为选用它的关键因素，这使得它在众多毕业设计项目中备受青睐。
Java语言
Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台的特性在桌面应用和Web服务领域占据重要地位。它不仅支持桌面窗口应用程序的开发，还特别适用于构建供浏览器访问的网络应用。在Java中，变量是核心概念，代表着数据的存储单元，通过操作变量来管理内存，这种机制在一定程度上增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件能够更好地抵御病毒攻击，从而提升其稳定性和持久性。 Java具备强大的运行时灵活性，允许程序员对预定义的类进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能性。此外，开发者可以封装特定功能为独立的模块，这些模块可以在不同的项目中被复用，只需简单地引入并调用相应的方法，极大地提高了代码的可重用性和开发效率。
Vue框架
Vue.js，作为一个渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面以及高效开发单页应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入现有项目，既可用于小规模的功能增强，也可支持构建复杂的前端应用。该框架的核心专注于视图层，学习曲线平缓，且具备了强大的数据绑定、组件系统以及客户端路由功能。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将应用分解为独立、可重用的组件，每个组件专注于特定的功能区，从而提升代码的模块化和维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区支持，Vue.js为新手提供了一条快速上手的途径。
基于深度学习的商品推荐引擎项目-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
基于深度学习的商品推荐引擎数据库表设计
数据库表格模板
1. yinqing_USER 表 - 用户表
| 字段名 | 数据类型 | 注释 |
|---|---|---|
| ID | INT | 用户唯一标识符，主键 |
| USERNAME | VARCHAR(50) | 用户名，基于深度学习的商品推荐引擎系统的登录名称 |
| PASSWORD | VARCHAR(255) | 加密后的密码，用于基于深度学习的商品推荐引擎系统登录验证 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于基于深度学习的商品推荐引擎的通信和账户恢复 | |
| CREATE_DATE | TIMESTAMP | 用户创建时间，记录用户在基于深度学习的商品推荐引擎系统中的注册日期 |
| LAST_LOGIN | TIMESTAMP | 最后登录时间，记录用户最近一次在基于深度学习的商品推荐引擎系统中的登录时间 |
2. yinqing_LOG 表 - 日志表
| 字段名 | 数据类型 | 注释 |
|---|---|---|
| LOG_ID | INT | 日志ID，主键 |
| USER_ID | INT | 外键，关联yinqing_USER表，记录操作用户ID |
| ACTION | VARCHAR(100) | 操作描述，记录在基于深度学习的商品推荐引擎系统中的具体行为 |
| TIMESTAMP | TIMESTAMP | 日志时间，记录操作发生的时间点 |
| DETAILS | TEXT | 操作详情，详细描述基于深度学习的商品推荐引擎系统中的操作过程 |
3. yinqing_ADMIN 表 - 管理员表
| 字段名 | 数据类型 | 注释 |
|---|---|---|
| ADMIN_ID | INT | 管理员ID，主键 |
| ADMIN_NAME | VARCHAR(50) | 管理员姓名，基于深度学习的商品推荐引擎系统的管理员身份标识 |
| PASSWORD | VARCHAR(255) | 加密后的密码，用于基于深度学习的商品推荐引擎系统的管理员登录验证 |
| PRIVILEGES | TEXT | 权限列表，描述管理员在基于深度学习的商品推荐引擎系统中的操作权限 |
4. yinqing_INFO 表 - 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 注释 |
|---|---|---|
| INFO_KEY | VARCHAR(50) | 信息键，唯一标识符，用于区分不同的核心信息 |
| INFO_VALUE | TEXT | 信息值，存储基于深度学习的商品推荐引擎系统的核心配置或状态信息 |
| DESCRIPTION | VARCHAR(200) | 描述，解释此核心信息在基于深度学习的商品推荐引擎系统中的作用和意义 |
基于深度学习的商品推荐引擎系统类图
基于深度学习的商品推荐引擎前后台
基于深度学习的商品推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于深度学习的商品推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于深度学习的商品推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于深度学习的商品推荐引擎测试用例
基于深度学习的商品推荐引擎 管理系统测试用例模板
确保基于深度学习的商品推荐引擎管理系统能够稳定、高效地处理各类操作，满足用户需求。
- 操作系统：Windows 10 / macOS / Linux
- 浏览器：Chrome 80+ / Firefox 75+ / Safari 13+
- Java版本：Java 11
- Web服务器：Tomcat 9.x
| 编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC01 | 登录功能 | 正确用户名和密码 | 成功登录，跳转至主页面 | 基于深度学习的商品推荐引擎页面展示 | Pass |
| TC02 | 注册新用户 | 合法用户信息 | 新用户创建成功，发送验证邮件 | 基于深度学习的商品推荐引擎注册确认提示 | Pass/Fail |
| TC03 | 数据检索 | 关键词 | 返回与关键词相关的基于深度学习的商品推荐引擎信息 | 相关信息列表展示 | Pass/Fail |
| TC04 | 基于深度学习的商品推荐引擎添加 | 完整基于深度学习的商品推荐引擎数据 | 基于深度学习的商品推荐引擎成功添加，显示成功提示 | 新基于深度学习的商品推荐引擎出现在列表中 | Pass/Fail |
| 编号 | 测试场景 | 预期性能指标 | 实际性能指标 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|
| PT01 | 大量并发请求 | 承载100并发用户 | 95%请求在2秒内响应 | Pass/Fail |
| PT02 | 数据库压力测试 | 基于深度学习的商品推荐引擎查询速度小于100ms | 查询耗时统计 | Pass/Fail |
| 编号 | 安全场景 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判断 |
|---|---|---|---|---|
| ST01 | SQL注入攻击 | 阻止非法SQL执行，返回错误信息 | 安全拦截并提示 | Pass |
| ST02 | 基于深度学习的商品推荐引擎权限验证 | 未授权用户无法访问 | 未授权页面或错误提示 | Pass |
请根据实际基于深度学习的商品推荐引擎（如“图书”、“员工”或“订单”）替换基于深度学习的商品推荐引擎，并根据具体系统功能调整测试用例细节。
基于深度学习的商品推荐引擎部分代码实现
（附源码）基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎源码下载
- （附源码）基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎源代码.zip
- （附源码）基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎源代码.rar
- （附源码）基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎源代码.7z
- （附源码）基于Springboot的基于深度学习的商品推荐引擎源代码百度网盘下载.zip
总结
在本科毕业设计中，我专注于《基于深度学习的商品推荐引擎：基于JavaWeb的开发与实践》项目，深入理解了JavaWeb的核心技术和架构。通过基于深度学习的商品推荐引擎的开发，我掌握了Servlet、JSP、MVC模式以及Spring Boot框架的应用。此外，数据库设计与MySQL的交互增强了我的数据管理能力。实际操作中，我体验到版本控制Git的重要性，并学会了利用它进行团队协作。这次经历不仅提升了我的编程技能，也让我认识到需求分析和文档编写在软件开发中的关键角色，为未来职业生涯奠定了坚实基础。
还没有评论，来说两句吧...