基于JavaWEB的云AI音乐推荐引擎实现课程设计

本项目为j2ee项目:云AI音乐推荐引擎基于JavaWEB的云AI音乐推荐引擎设计与实现基于JavaWEB的云AI音乐推荐引擎（附源码）JavaWEB实现的云AI音乐推荐引擎开发与实现web大作业_基于JavaWEB的云AI音乐推荐引擎设计与实现web大作业_基于JavaWEB的云AI音乐推荐引擎实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，云AI音乐推荐引擎成为了现代企业高效运营的关键。本论文旨在探讨和实现基于JavaWeb技术的云AI音乐推荐引擎系统开发，旨在提升业务处理能力和用户体验。首先，我们将分析云AI音乐推荐引擎的现有需求与挑战，随后，详细阐述利用JavaWeb框架构建系统的步骤和理由。此外，还将讨论数据库设计、安全性及性能优化等方面，以确保云AI音乐推荐引擎的稳定运行。通过本研究，期望能为JavaWeb应用在云AI音乐推荐引擎领域的实践提供有价值的参考。

云AI音乐推荐引擎系统架构图/系统设计图

云AI音乐推荐引擎技术框架

MVC（模型-视图-控制器）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性、可维护性和可扩展性。该模式将程序结构划分为三大关键部分。模型（Model）专注于数据的管理与业务逻辑，包含数据的存储、获取和处理，同时独立于用户界面。视图（View）作为用户交互的界面，展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行沟通，其形态可多样，如GUI、网页或文本界面。控制器（Controller）充当中枢角色，接收用户输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以反映结果，从而实现关注点的分离，有效提升了代码的可维护性。

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系统中占据显著地位。它的设计理念强调了简洁与高效，表现为体积小巧、运行速度快，这使得MySQL在众多大型数据库系统（如ORACLE和DB2）中独树一帜。尤其适合于实际的租赁环境，因为它不仅成本效益高，还支持开源代码，这些优势恰好满足了毕业设计的需求，因此成为了首选的数据库解决方案。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语种，其独特之处在于能胜任桌面应用程序和Web应用的开发。它以其为基础构建的后台系统在当前信息技术领域中占据了重要地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象概念，与内存管理紧密相关，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某些特定的病毒攻击，从而提升程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特性，其类库不仅包含基础组件，更允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能性。此外，通过模块化编程，开发者可以封装常用功能，形成可复用的代码库。当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相应方法，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它使开发人员能够在HTML文档中无缝集成Java代码。这种技术的工作原理是，服务器负责执行含有Java脚本的JSP页面，将执行结果转化为静态HTML，并将其发送至用户浏览器。JSP的优势在于它简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。在幕后，JSP依赖于Servlet——一个核心的Java Web组件。本质上，每一个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的协议，有效地处理HTTP请求并生成相应的响应。

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。该架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端来接入服务器。在现代社会，B/S架构之所以广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S模式极大地简化了程序的开发过程。其次，对于用户而言，只需具备基本的网络浏览器环境，无需高性能计算机，即可访问系统，这大大降低了用户的硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为显著。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全保护，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息。在用户体验层面，人们已习惯于通过浏览器浏览各类信息，独立安装应用程序可能会引起用户的抵触情绪，降低信任感。因此，综合考量，B/S架构的选用与当前设计需求相契合。

云AI音乐推荐引擎项目-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

云AI音乐推荐引擎数据库表设计

用户表 (AI_USER)

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，云AI音乐推荐引擎系统的登录账号，唯一
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于云AI音乐推荐引擎系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于云AI音乐推荐引擎系统中的通知和找回密码
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在云AI音乐推荐引擎系统中的注册日期和时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近登录云AI音乐推荐引擎系统的时间
STATUS	TINYINT	用户状态（1-正常，0-禁用），控制云AI音乐推荐引擎系统的账户访问权限

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符，主键，自增长
USER_ID	INT	与AI_USER表关联，记录操作用户
ACTION	VARCHAR(50)	操作描述，记录在云AI音乐推荐引擎系统中的具体行为
ACTION_TIME	TIMESTAMP	操作时间，记录在云AI音乐推荐引擎系统执行该动作的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户IP地址，记录操作时的网络地址，便于云AI音乐推荐引擎系统审计追踪
DETAILS	TEXT	操作详情，详细描述云AI音乐推荐引擎系统中的操作内容

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符，主键，自增长
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，云AI音乐推荐引擎系统的后台管理员身份
ADMIN_EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于云AI音乐推荐引擎系统内部通信和通知
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于云AI音乐推荐引擎系统的后台管理权限验证
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在云AI音乐推荐引擎系统中的添加日期和时间

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	关键信息键，如“system_name”或“version”，标识云AI音乐推荐引擎信息
INFO_VALUE	TEXT	关键信息值，存储云AI音乐推荐引擎的核心配置或状态信息
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	更新时间，记录云AI音乐推荐引擎信息的最后修改日期和时间
DESCRIPTION	VARCHAR(255)	信息描述，简述该核心信息在云AI音乐推荐引擎系统中的作用

云AI音乐推荐引擎系统类图

云AI音乐推荐引擎前后台

云AI音乐推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

云AI音乐推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

云AI音乐推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

云AI音乐推荐引擎测试用例

一、登录功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
1	正确用户名和密码	云AI音乐推荐引擎管理员账号	成功登录界面	云AI音乐推荐引擎管理员界面	通过
2	错误用户名	非云AI音乐推荐引擎管理员账号	登录失败提示	用户名不存在	通过
3	空密码	云AI音乐推荐引擎管理员账号, 留空密码	登录失败提示	密码不能为空	通过

二、数据添加功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
4	添加云AI音乐推荐引擎信息	新云AI音乐推荐引擎信息	数据成功添加	云AI音乐推荐引擎信息出现在列表中	通过
5	缺失必填字段	部分云AI音乐推荐引擎信息缺失	添加失败提示	提示缺少必要字段	通过

三、数据查询功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
6	搜索云AI音乐推荐引擎ID	存在的云AI音乐推荐引擎ID	显示对应云AI音乐推荐引擎信息	显示正确云AI音乐推荐引擎详情	通过
7	搜索不存在的云AI音乐推荐引擎ID	不存在的云AI音乐推荐引擎ID	搜索结果为空	没有找到匹配云AI音乐推荐引擎信息	通过

四、数据修改功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
8	修改云AI音乐推荐引擎信息	存在的云AI音乐推荐引擎ID及新信息	云AI音乐推荐引擎信息更新	更新后的云AI音乐推荐引擎信息显示	通过
9	修改不存在的云AI音乐推荐引擎ID	不存在的云AI音乐推荐引擎ID及新信息	修改失败提示	提示云AI音乐推荐引擎ID不存在	通过

五、数据删除功能

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
10	删除云AI音乐推荐引擎信息	存在的云AI音乐推荐引擎ID	云AI音乐推荐引擎信息从列表中移除	云AI音乐推荐引擎信息不再显示	通过
11	删除不存在的云AI音乐推荐引擎ID	不存在的云AI音乐推荐引擎ID	删除失败提示	提示云AI音乐推荐引擎ID不存在	通过

云AI音乐推荐引擎部分代码实现