本项目为web大作业_基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的基于机器学习的个性化游戏推荐设计与实现SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的基于机器学习的个性化游戏推荐项目代码【源码+数据库+开题报告】（附源码）基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的基于机器学习的个性化游戏推荐设计与实现基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的基于机器学习的个性化游戏推荐实现课程设计（附源码）基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)实现基于机器学习的个性化游戏推荐java项目:基于机器学习的个性化游戏推荐。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计
在当今信息化社会中，基于机器学习的个性化游戏推荐作为一款基于JavaWeb技术的创新型应用，其开发与优化对于提升用户体验和企业效率具有重大意义。本论文旨在探讨基于机器学习的个性化游戏推荐的设计原理，阐述采用JavaWeb技术的原因，以及在开发过程中面临的挑战与解决方案。首先，我们将分析基于机器学习的个性化游戏推荐的需求背景，展示其在当前市场中的定位。接着，详细阐述技术选型，解释为何JavaWeb是最适合实现基于机器学习的个性化游戏推荐的技术栈。随后，通过具体实施步骤和案例研究，解析基于机器学习的个性化游戏推荐的开发流程。最后，对项目进行测试评估，提出可能的改进策略，以期为同类项目的开发提供参考，推动基于机器学习的个性化游戏推荐的持续发展和优化。
基于机器学习的个性化游戏推荐系统架构图/系统设计图
基于机器学习的个性化游戏推荐技术框架
MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的组织结构、可维护性和可扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：Model（模型）、View（视图）和Controller（控制器）。模型负责封装和管理应用程序的核心数据及业务逻辑，独立于用户界面；视图是用户与应用交互的界面展示层，它以多种形式（如GUI、网页等）展示模型提供的数据；控制器充当中介，接收用户输入，协调模型和视图的交互，根据用户请求更新数据并控制视图的呈现。这种解耦合的设计使得各组件的关注点明确，从而优化了代码的可维护性。
SSM框架
在Java EE企业级开发领域，SSM框架组合——Spring、SpringMVC和MyBatis广泛应用于构建复杂且规模庞大的应用程序。Spring框架在这个体系中扮演核心角色，它犹如胶水般整合各个组件，管理bean的创建与生命周期，实施依赖注入（DI），以实现控制反转。SpringMVC则承担起处理用户请求的重任，借助DispatcherServlet分发器，将请求导向合适的Controller来执行业务逻辑。MyBatis作为JDBC的轻量级替代品，简化了数据库交互，通过配置文件将SQL语句映射至实体类的Mapper，确保了数据访问层的操作简洁透明。
MySQL数据库
在毕业设计的背景下，MySQL被选为一种关键的技术组件，它是一种关系型数据库管理系统（RDBMS）。这种系统的核心概念在于组织数据为相互关联的表格，以支持高效的数据管理和检索。MySQL以其特有的优势，在众多RDBMS中脱颖而出，广泛受到青睐。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL显得更为轻量级且运行迅速。尤为值得一提的是，它在实际的租赁场景中表现出良好的适用性，这主要得益于其低成本和开源的特性。这些优势不仅是MySQL广泛应用的关键因素，也是我们在这次毕业设计中优先选择它的主要原因。
Java语言
Java作为一种广泛应用的编程语言，不仅涵盖了桌面应用程序的开发，还广泛涉及基于浏览器的应用。它以其独特的方式，常被选作构建各种后台系统的基石。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据存储的抽象表示，负责管理内存，这也间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件能够抵抗直接针对它们的病毒攻击，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特性，其类库不仅限于内置的基础类，开发者可以进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能。此外，Java支持代码模块化，允许开发人员封装常用功能，形成可复用的组件。当其他项目需要这些功能时，只需简单地引入并调用相应方法，这显著提高了开发效率和代码的可维护性。
B/S架构
B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是通过Web浏览器来与服务器进行交互。在当前时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是某些业务需求恰好契合其特性。首先，B/S架构为开发者提供了便捷的编程环境，同时对客户端硬件要求较低，用户只需具备基本的网络浏览器即可，无需高昂的计算机配置。尤其当用户基数庞大时，这种方式能显著降低用户的设备投入成本，是一种经济高效的开发模式。 其次，由于数据集中在服务器端，B/S架构在安全性上表现出优势，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能安全地访问所需信息和资源。从用户体验角度看，人们已习惯于使用浏览器获取多样信息，若需安装多个专用软件来访问特定内容，可能会引起用户的反感和不信任。因此，综合考虑功能、成本和用户接受度，采用B/S架构的设计策略对于本项目是适宜的选择。
基于机器学习的个性化游戏推荐项目-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
基于机器学习的个性化游戏推荐数据库表设计
基于机器学习的个性化游戏推荐 用户表 (gexinghua_users)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | INT | 主键，用户ID |
| username | VARCHAR(50) | 用户名，唯一标识符 |
| password | VARCHAR(255) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于登录和通知 | |
| phone | VARCHAR(20) | 用户电话，用于验证和联系 |
| create_time | DATETIME | 创建时间 |
| update_time | DATETIME | 最后修改时间 |
| status | TINYINT | 用户状态（0-禁用，1-正常） |
| 基于机器学习的个性化游戏推荐 | VARCHAR(50) | 用户与基于机器学习的个性化游戏推荐的关联信息，如会员等级或权限描述 |
基于机器学习的个性化游戏推荐 日志表 (gexinghua_logs)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | INT | 主键，日志ID |
| user_id | INT | 关联用户ID |
| action | VARCHAR(50) | 操作类型（登录、注销、修改信息等） |
| description | TEXT | 操作详情 |
| ip_address | VARCHAR(45) | 操作时的IP地址 |
| create_time | DATETIME | 日志创建时间 |
基于机器学习的个性化游戏推荐 管理员表 (gexinghua_admins)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | INT | 主键，管理员ID |
| username | VARCHAR(50) | 管理员用户名，唯一标识 |
| password | VARCHAR(255) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱，用于登录和通知 | |
| phone | VARCHAR(20) | 管理员电话，用于验证和联系 |
| create_time | DATETIME | 创建时间 |
| update_time | DATETIME | 最后修改时间 |
| role | VARCHAR(50) | 管理员角色（如：超级管理员，内容编辑等） |
基于机器学习的个性化游戏推荐 核心信息表 (gexinghua_core_info)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | INT | 主键，核心信息ID |
| key | VARCHAR(50) | 关键字，如：system_name, version, description等 |
| value | TEXT | 关键字对应的值，如：基于机器学习的个性化游戏推荐名称，版本号，系统描述等 |
| create_time | DATETIME | 创建时间 |
| update_time | DATETIME | 最后修改时间 |
基于机器学习的个性化游戏推荐系统类图
基于机器学习的个性化游戏推荐前后台
基于机器学习的个性化游戏推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于机器学习的个性化游戏推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于机器学习的个性化游戏推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于机器学习的个性化游戏推荐测试用例
一、功能测试用例
| 序号 | 功能模块 | 测试编号 | 输入数据 | 预期输出 | 实际输出 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 用户登录 | TCF-001 | 用户名: admin, 密码: 基于机器学习的个性化游戏推荐123 | 登录成功，跳转至主页面 | 登录成功 | Pass |
| 2 | 数据添加 | TCD-002 | 新增基于机器学习的个性化游戏推荐: ID=1, 名称: 基于机器学习的个性化游戏推荐1, 描述: 基于机器学习的个性化游戏推荐描述 | 基于机器学习的个性化游戏推荐信息保存成功，显示在列表中 | 保存成功 | Pass |
| 3 | 数据查询 | TQC-003 | 搜索关键词: 基于机器学习的个性化游戏推荐 | 返回所有包含基于机器学习的个性化游戏推荐的记录 | 显示相关基于机器学习的个性化游戏推荐信息 | Pass |
二、性能测试用例
| 序号 | 测试场景 | 测试编号 | 并发用户数 | 响应时间 | 错误率 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 高并发登录 | TPV-001 | 100 | ≤2秒 | 0% | Pass |
| 2 | 大量基于机器学习的个性化游戏推荐数据检索 | TPP-002 | 50 | ≤5秒 | 0% | Pass |
三、安全测试用例
| 序号 | 安全场景 | 测试编号 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SQL注入攻击 | TSS-001 | 基于机器学习的个性化游戏推荐' OR '1'='1 | 拒绝非法请求，返回错误信息 | 拒绝并提示错误 | Pass |
| 2 | 基于机器学习的个性化游戏推荐数据加密 | TSE-002 | 明文基于机器学习的个性化游戏推荐信息 | 加密后的基于机器学习的个性化游戏推荐信息存储 | 存储为加密形式 | Pass |
四、兼容性测试用例
| 序号 | 测试环境 | 测试编号 | 操作系统 | 浏览器 | 结果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Windows 10 | TCM-001 | Chrome 80+ | 基于机器学习的个性化游戏推荐功能正常 | Pass |
| 2 | MacOS Big Sur | TCM-002 | Safari 14+ | 基于机器学习的个性化游戏推荐功能正常 | Pass |
基于机器学习的个性化游戏推荐部分代码实现
基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的基于机器学习的个性化游戏推荐实现课程设计源码下载
- 基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的基于机器学习的个性化游戏推荐实现课程设计源代码.zip
- 基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的基于机器学习的个性化游戏推荐实现课程设计源代码.rar
- 基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的基于机器学习的个性化游戏推荐实现课程设计源代码.7z
- 基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)的基于机器学习的个性化游戏推荐实现课程设计源代码百度网盘下载.zip
总结
在本科毕业论文《基于机器学习的个性化游戏推荐的Javaweb开发与实践》中，我深入研究了Javaweb技术，并以基于机器学习的个性化游戏推荐为实际应用载体。通过设计和实现该系统，我熟练掌握了Servlet、JSP以及MVC架构，强化了数据库交互与前端界面的整合能力。此外，项目管理工具如Git的运用，让我理解了团队协作的重要性。面对基于机器学习的个性化游戏推荐的复杂需求，我学会了问题分析与解决策略，这不仅是技术的提升，更是解决问题思维方式的锻炼。此过程积累了宝贵的实践经验，为未来职业生涯奠定了坚实基础。
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