基于Springboot的基于AI的口味匹配工具实现【源码+数据库+开题报告】

本项目为基于Springboot的基于AI的口味匹配工具设计与实现【源码+数据库+开题报告】（附源码）Springboot实现的基于AI的口味匹配工具研究与开发基于Springboot的基于AI的口味匹配工具开发课程设计web大作业_基于Springboot的基于AI的口味匹配工具研究与实现（附源码）Springboot实现的基于AI的口味匹配工具开发与实现基于Springboot的基于AI的口味匹配工具设计课程设计。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，基于AI的口味匹配工具的开发与应用成为当前互联网技术的重要研究方向。本论文以基于AI的口味匹配工具为研究核心，探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的口味匹配工具系统。首先，我们将分析基于AI的口味匹配工具的需求背景及市场现状，阐述其在现代生活或业务中的重要地位。接着，详述设计基于AI的口味匹配工具系统的架构选择，重点讨论JavaWeb在其中的角色。再者，通过实例展示如何运用Servlet、JSP等技术实现基于AI的口味匹配工具的关键功能。最后，对系统进行性能测试和优化，以确保基于AI的口味匹配工具在实际运行中的稳定性和用户体验。此研究旨在为基于AI的口味匹配工具的开发提供实践指导，同时也为JavaWeb技术的创新应用贡献力量。

基于AI的口味匹配工具系统架构图/系统设计图

基于AI的口味匹配工具技术框架

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在于利用Web浏览器作为客户端来接入服务器。在现代社会，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是某些业务场景对其有强烈需求。首先，从开发角度，B/S架构提供了便捷性，开发者可以快速构建和维护系统。对于终端用户，他们无需拥有高性能计算机，只需具备基本的网络浏览器即可访问服务，这对于大规模用户群来说，显著降低了硬件成本，是一种经济高效的解决方案。此外，由于数据存储在服务器端，安全性得以保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能轻松获取所需信息和资源。在用户体验方面，用户已习惯通过浏览器浏览各类信息，若需安装专用软件来访问特定内容，可能会引起用户的抵触感和信任危机。因此，基于这些考量，选择B/S架构作为设计基础是符合实际需求的。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种经典的软件设计模式，旨在优化应用程序结构，分离不同的功能模块，提升代码的组织性、可维护性和扩展性。模型（Model）部分专注于应用程序的数据模型和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和处理。视图（View）则担当用户交互的界面角色，展示由模型提供的数据，并允许用户与程序进行各种交互，其形态可以多样化，涵盖图形界面、网页等。控制器（Controller）作为协调者，接收用户的输入，调度模型进行数据处理，并根据需要更新视图以响应用户请求，从而实现各组件间的有效通信，确保关注点的分离，增强代码的可读性和可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），以其特有的优势在同类产品中占据显著地位。它以轻量级、高效能的特性著称，相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL更显小巧且快速。尤其值得一提的是，它适用于真实的租赁环境，并具备低成本和开源的优势，这正是我们在毕业设计中优先选择MySQL的主要考量因素。

Vue框架

Vue.js是一个旨在构建用户界面与单页应用（SPA）的渐进式JavaScript框架。它提倡逐步实施，既能无缝融入现有项目，又能承载大型前端应用的构建。核心库专注于视图层，特性包括简单易学的数据绑定、组件系统和客户端路由，这些都促进了高效的应用程序开发。Vue.js允许开发者通过组件化方法将界面分解为独立且可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而提升代码的模块化和可维护性。其平滑的学习曲线、详尽的文档以及活跃的社区支持，使得新手能迅速掌握并投入开发。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初学者及经验丰富的Spring框架开发者设计的简化开发流程的框架。它提供了丰富的学习资源，无论英文还是中文教程，都能方便开发者获取信息。Spring Boot的核心特性在于，它可以支持所有Spring应用程序，实现平滑迁移。此外，它内建了Servlet容器，允许程序无需转化为WAR格式即可直接运行。更值得一提的是，Spring Boot集成了应用监控功能，使得在运行时能够实时监控并诊断项目状态，精确地发现和定位问题，从而提升问题解决的效率和速度。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，兼顾了桌面应用和Web应用的开发需求。其独特之处在于，它为各种程序的后台处理提供了坚实的基础。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象表示，负责管理内存，从而间接增强了程序的安全性，使得针对Java编写的程序具有抵抗病毒的能力，提升了软件的稳定性和持久性。 Java的动态特性也是其魅力所在，开发者不仅能够利用内置的基本类，还能对其进行扩展和重写，极大地丰富了语言的功能性。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。这样一来，其他项目在需要类似功能时，只需引入相应模块并调用相应方法，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

基于AI的口味匹配工具项目-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AI的口味匹配工具数据库表设计

用户表 (AI_USER)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，唯一，用于登录
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的密码
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱，基于AI的口味匹配工具系统联系信息
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册日期时间
LAST_LOGIN	DATETIME				最后一次登录时间

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		关联用户表的ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL		操作描述，如“登录”，“编辑信息”等
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间
DETAILS	TEXT				操作详情，基于AI的口味匹配工具系统中的具体动作记录

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的管理员密码
EMAIL	VARCHAR	100			管理员邮箱，基于AI的口味匹配工具系统联系信息
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建管理员的日期时间

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	核心信息ID，主键
KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		信息键，如"system.name"，"system.version"等
VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL		与键关联的值，基于AI的口味匹配工具系统的配置或核心信息

基于AI的口味匹配工具系统类图

基于AI的口味匹配工具前后台

基于AI的口味匹配工具前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的口味匹配工具后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的口味匹配工具测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的口味匹配工具测试用例

1. 测试用例ID: TC_基于AI的口味匹配工具_001

功能描述: 用户登录

前置条件:

用户已注册
系统运行正常

测试步骤:

打开基于AI的口味匹配工具管理系统首页
输入注册的用户名和密码
点击“登录”按钮

预期结果:

用户成功登录，跳转至个人中心页面

2. 测试用例ID: TC_基于AI的口味匹配工具_002

功能描述: 新增基于AI的口味匹配工具

前置条件:

用户已登录，具有新增权限
系统显示基于AI的口味匹配工具管理界面

测试步骤:

在基于AI的口味匹配工具管理页面点击“新增”按钮
填写基于AI的口味匹配工具的相关信息（如名称、描述等）
点击“保存”按钮

预期结果:

基于AI的口味匹配工具信息保存成功，页面显示新增的基于AI的口味匹配工具

3. 测试用例ID: TC_基于AI的口味匹配工具_003

功能描述: 基于AI的口味匹配工具搜索

前置条件:

用户已登录
系统有至少一个基于AI的口味匹配工具记录

测试步骤:

在基于AI的口味匹配工具搜索框输入关键字
点击“搜索”或按回车键

预期结果:

显示包含关键字的基于AI的口味匹配工具列表

4. 测试用例ID: TC_基于AI的口味匹配工具_004

功能描述: 基于AI的口味匹配工具删除

前置条件:

用户已登录，具有删除权限
系统有可删除的基于AI的口味匹配工具记录

测试步骤:

在基于AI的口味匹配工具列表中选择一条记录
点击“删除”按钮并确认操作

预期结果:

基于AI的口味匹配工具记录从列表中移除，数据库中相应记录被删除

注意事项:

所有操作应确保系统无异常提示，数据完整性和一致性得到维护。
对于异常输入，系统应有相应的错误提示。 ```

基于AI的口味匹配工具部分代码实现