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（附源码）基于MVC构架的个性化科研推荐引擎开发

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本项目为基于MVC构架的个性化科研推荐引擎设计与实现课程设计MVC构架实现的个性化科研推荐引擎研究与开发web大作业_基于MVC构架的个性化科研推荐引擎实现计算机毕业设计MVC构架个性化科研推荐引擎（附源码）MVC构架实现的个性化科研推荐引擎研究与开发javaweb项目:个性化科研推荐引擎。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，个性化科研推荐引擎作为一款基于JavaWeb技术构建的创新型应用，其开发旨在解决现有问题，提升用户体验。本论文以个性化科研推荐引擎为研究对象，深入探讨了使用JavaWeb技术进行系统设计与实现的全过程。首先，我们将阐述个性化科研推荐引擎的需求分析，接着介绍JavaWeb平台的优势及选型理由。然后，详细讨论个性化科研推荐引擎的架构设计、功能模块实现，尤其是如何利用Servlet、JSP和DAO等核心技术。最后，对系统的性能测试及优化策略进行分析，以证明个性化科研推荐引擎在实际应用中的可行性和高效性。本文旨在为JavaWeb领域的开发实践提供有价值的参考。

个性化科研推荐引擎系统架构图/系统设计图

（附源码）基于MVC构架的个性化科研推荐引擎开发

个性化科研推荐引擎技术框架

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。

MySQL数据库

MySQL是一种流行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。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度以及对复杂查询的良好支持而著称。尤其值得一提的是，它在实际租赁场景中的适用性，加之其开源、低成本的特性，使得MySQL成为许多项目，尤其是毕业设计中的首选数据库系统，与Oracle、DB2等商业数据库相比，它提供了更具性价比的选项。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持桌面应用程序的开发，也能构建网络应用程序。它以其为基础的后台处理技术在当前信息技术领域占据重要地位。Java的核心在于对变量的操作，这些变量是数据在内存中的抽象表示，通过管理内存，Java在一定程度上增强了对计算机安全的防护，使得由Java编写的程序更具有抵御病毒的能力，从而提升程序的稳定性和持久性。 此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者不仅使用内置的基础类，还能对这些类进行重定义和扩展，极大地丰富了语言的功能性。这种灵活性使得Java开发者能够创建可复用的功能模块，一旦封装完成，其他项目就可以直接引入并根据需要调用相关方法，大大提升了软件开发的效率和代码的复用性。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它将Java代码融入HTML文档中，以实现服务器端的逻辑处理。在运行时，JSP页面会被服务器转换为Servlet——这是一种Java编写的服务器端程序，专门设计用来处理HTTP请求并生成相应的响应。JSP的便利性在于它简化了开发具有交互功能的Web应用的过程，而这一切的背后，Servlet作为核心支撑，确保了这一机制的规范性和效率。实际上，每个JSP页面在执行前都会被编译成对应的Servlet类。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种在软件开发中广泛采用的设计模式，旨在提升应用的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序结构划分为三个关键部分。模型（Model）专注于管理应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的处理和存储。视图（View）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并支持用户操作。控制器（Controller）扮演协调者的角色，接收用户的指令，与模型进行通信以获取数据，随后更新视图以响应用户的请求。这种分离关注点的方式使得代码更易于理解和维护。

个性化科研推荐引擎项目-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

个性化科研推荐引擎数据库表设计

用户表 (yinqing_USER)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
ID INT 11 NOT NULL 用户唯一标识符，主键
USERNAME VARCHAR 50 NOT NULL 用户名，个性化科研推荐引擎系统的登录标识
PASSWORD VARCHAR 64 NOT NULL 加密后的密码，用于个性化科研推荐引擎系统身份验证
EMAIL VARCHAR 100 NOT NULL 用户邮箱，用于个性化科研推荐引擎系统通讯
CREATE_DATE TIMESTAMP NOT NULL 用户创建时间
LAST_LOGIN TIMESTAMP NULL 最后一次登录时间，记录个性化科研推荐引擎系统的用户活动

日志表 (yinqing_LOG)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
LOG_ID INT 11 NOT NULL 日志ID，主键
USER_ID INT 11 NOT NULL 关联的用户ID，外键引用yinqing_USER表的ID
ACTION VARCHAR 50 NOT NULL 用户在个性化科研推荐引擎系统中的操作描述
ACTION_DATE TIMESTAMP NOT NULL 操作发生的时间
DETAILS TEXT NULL 操作详情，记录个性化科研推荐引擎系统内的具体行为信息

管理员表 (yinqing_ADMIN)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
ADMIN_ID INT 11 NOT NULL 管理员ID，主键
ADMIN_NAME VARCHAR 50 NOT NULL 管理员姓名，个性化科研推荐引擎系统的超级用户标识
PASSWORD VARCHAR 64 NOT NULL 加密后的密码，用于个性化科研推荐引擎系统的管理员权限验证
EMAIL VARCHAR 100 NOT NULL 管理员邮箱，用于个性化科研推荐引擎系统通讯
CREATE_DATE TIMESTAMP NOT NULL 管理员账号创建时间

核心信息表 (yinqing_CORE_INFO)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
INFO_KEY VARCHAR 50 NOT NULL 核心信息键，如系统名称、版本等关键信息的标识符
INFO_VALUE VARCHAR 255 NOT NULL 关联的关键信息值，与个性化科研推荐引擎系统的核心功能相关
UPDATE_DATE TIMESTAMP NOT NULL 信息最后更新时间，记录个性化科研推荐引擎系统配置的变动历史

个性化科研推荐引擎系统类图

个性化科研推荐引擎前后台

个性化科研推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

个性化科研推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

个性化科研推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

个性化科研推荐引擎测试用例

一、功能测试用例

编号 测试用例名称 操作步骤 预期结果 实际结果 测试状态
TC1 登录功能 1. 输入用户名和密码
2. 点击登录按钮 		用户成功进入个性化科研推荐引擎系统 个性化科研推荐引擎显示用户个人信息 Pass/Fail
TC2 注册新用户 1. 填写注册信息包括用户名、密码、邮箱
2. 点击注册 		新用户创建成功，收到确认邮件 用户账户可用，邮件发送成功 Pass/Fail
TC3 个性化科研推荐引擎搜索 1. 在搜索框输入关键字
2. 点击搜索 		显示与关键字相关的个性化科研推荐引擎信息 搜索结果准确展示 Pass/Fail

二、性能测试用例

编号 测试用例名称 操作步骤 预期结果 实际结果 测试状态
PT1 大量并发请求 1. 同时发起多个用户登录请求
2. 观察系统响应 		系统能处理大量请求，无崩溃或延迟 个性化科研推荐引擎系统稳定运行 Pass/Fail
PT2 数据库查询性能 1. 对数据库进行大量数据插入和查询操作
2. 测量查询时间 		查询响应时间在可接受范围内 查询效率高，无明显延迟 Pass/Fail

三、安全性测试用例

编号 测试用例名称 操作步骤 预期结果 实际结果 测试状态
ST1 密码保护 1. 尝试登录时使用错误密码
2. 重复尝试 		账户锁定或提示错误次数过多 用户账户安全，防止暴力破解 Pass/Fail
ST2 SQL注入攻击 1. 在搜索框输入恶意SQL代码
2. 提交请求 		系统能够阻止并返回错误信息 无数据泄露，系统安全 Pass/Fail

四、兼容性测试用例

编号 测试用例名称 操作步骤 预期结果 实际结果 测试状态
CT1 浏览器兼容性 1. 使用不同浏览器（Chrome, Firefox, Safari）访问个性化科研推荐引擎系统
2. 检查页面渲染和功能 		系统在各浏览器上正常运行，无样式或功能异常 兼容多种浏览器 Pass/Fail
CT2 移动设备适配 1. 使用手机或平板访问个性化科研推荐引擎系统
2. 检查界面布局和操作 		界面自适应，所有功能可正常使用 移动设备用户体验良好 Pass/Fail

个性化科研推荐引擎部分代码实现

（附源码）基于MVC构架的个性化科研推荐引擎开发源码下载

总结

在我的本科毕业论文《个性化科研推荐引擎的Javaweb开发与实践》中，我深入探索了如何运用JavaWeb技术构建高效、安全的Web应用。通过个性化科研推荐引擎的开发，我掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心框架，理解了MVC设计模式的实际应用。此外，我还学会了数据库优化和前端交互，强化了问题解决和团队协作能力。此项目让我认识到，个性化科研推荐引擎不仅是一个技术实现，更是对用户需求理解和系统架构设计的综合体现，为我未来的职业生涯奠定了坚实基础。