基于jsp的AI驱动的新闻推荐系统研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于jsp的AI驱动的新闻推荐系统实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于jsp的AI驱动的新闻推荐系统【源码+数据库+开题报告】web大作业_基于jsp的AI驱动的新闻推荐系统实现jsp的AI驱动的新闻推荐系统项目代码【源码+数据库+开题报告】（附源码）基于jsp的AI驱动的新闻推荐系统实现jsp实现的AI驱动的新闻推荐系统代码(项目源码+数据库+源代码讲解)。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，AI驱动的新闻推荐系统的开发与实现成为当前Web技术领域的热点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的AI驱动的新闻推荐系统系统。首先，我们将介绍AI驱动的新闻推荐系统的基本概念及其在行业中的重要性，阐述选题的现实意义。接着，详述项目的技术框架，包括Java语言基础、Servlet与JSP的应用，以及数据库设计。随后，深入分析AI驱动的新闻推荐系统的关键功能模块实现，展示JavaWeb在其中发挥的作用。最后，对系统进行测试与优化，讨论可能的问题及解决方案，为AI驱动的新闻推荐系统的未来发展提供参考。此研究旨在提升JavaWeb开发效率，推动AI驱动的新闻推荐系统在实际场景中的广泛应用。

AI驱动的新闻推荐系统系统架构图/系统设计图

AI驱动的新闻推荐系统技术框架

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能胜任桌面应用和Web应用的开发。它常被选用作为后台处理技术，以支撑各种应用程序的运行。在Java中，变量扮演着关键角色，它们是数据存储的抽象表示，负责管理内存，也因此间接增强了Java程序的安全性——由于其内存管理机制，Java程序能够抵御某些特定的病毒攻击，从而提升软件的稳定性和持久性。此外，Java具备强大的动态运行特性，允许程序员对预置的类进行扩展和重定义，极大地丰富了其功能范畴。这种灵活性使得开发者能够构建可复用的代码模块，一旦创建完成，这些模块可以在不同的项目中直接引入并按需调用，显著提高了开发效率和代码的可维护性。

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，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将程序分解为三个关键部分，以提升可维护性、可扩展性和模块化。Model组件专注于数据处理和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和计算。View则担当用户界面的角色，展示由Model提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形态可以多样化，包括GUI、网页或命令行界面。Controller作为协调者，接收用户输入，调度Model进行数据处理，并根据需要更新View以响应用户请求，从而实现关注点的分离，增强代码的可维护性。

B/S架构

在计算机系统设计领域，B/S架构（Browser/Server）模式常被用来与C/S架构相对照，它主要强调通过Web浏览器来实现客户端与服务器的交互。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为大部分处理逻辑集中在服务器端，客户端仅需具备基本的网络浏览器即可，这大大降低了用户的硬件配置要求。对于大规模用户群体而言，这意味着显著的成本节省，用户无需投入大量资金升级个人设备。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了较好的数据安全性和可访问性。用户无论身处何地，只要有网络连接，就能便捷地获取所需信息和资源，增强了系统的灵活性。从用户体验的角度来看，人们已习惯于使用浏览器浏览各类信息，若需安装专门软件才能访问特定内容，可能会引起用户的反感和不信任。因此，考虑到易用性和用户接受度，B/S架构成为满足本设计需求的理想选择。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它允许开发人员在HTML文档中集成Java程序段。这种技术的工作原理是：服务器负责解析JSP页面，执行其中的Java代码，并将输出转化为静态HTML，随后将其传递给用户浏览器。JSP的优势在于便于构建具备交互性的Web应用，能够轻松应对数据动态更新的需求。在JSP的背后，Servlet起着基础性作用。实际上，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，并生成相应的服务器响应。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System, RDBMS），其核心优势在于其特有的属性。作为这一领域的佼佼者，MySQL以其轻量级、高效能的特性脱颖而出，与Oracle、DB2等其他知名数据库系统相比，它显得更为小巧且快速。尤为关键的是，MySQL适应于真实的租赁环境，同时具备低成本和开源的优势。这些特质使得MySQL成为了本次毕业设计的理想选择。

AI驱动的新闻推荐系统项目-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

AI驱动的新闻推荐系统数据库表设计

qudong_USER 表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	主键，唯一标识符，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，AI驱动的新闻推荐系统系统的登录账号
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于AI驱动的新闻推荐系统系统身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于AI驱动的新闻推荐系统系统通信和找回密码
CREATE_TIME	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在AI驱动的新闻推荐系统系统中的注册日期
UPDATE_TIME	TIMESTAMP	最后修改时间，记录用户信息在AI驱动的新闻推荐系统系统中的最后更新时间

qudong_LOG 表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志ID，主键，唯一标识符，自增长
USER_ID	INT	外键，关联qudong_USER表的ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR(100)	操作描述，记录在AI驱动的新闻推荐系统系统中的具体行为
ACTION_TIME	TIMESTAMP	操作时间，记录在AI驱动的新闻推荐系统系统执行该操作的时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR(50)	操作IP地址，记录用户执行操作时的网络地址

qudong_ADMIN 表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键，唯一标识符，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，AI驱动的新闻推荐系统系统的后台管理员账号
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于AI驱动的新闻推荐系统系统后台管理身份验证
PRIVILEGE	INT	权限等级，定义在AI驱动的新闻推荐系统系统中的管理权限级别
CREATE_TIME	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在AI驱动的新闻推荐系统系统中的添加日期

qudong_INFO 表

字段名	数据类型	描述
INFO_ID	INT	核心信息ID，主键，唯一标识符，自增长
KEY	VARCHAR(50)	关键字，用于AI驱动的新闻推荐系统系统中的配置项标识
VALUE	VARCHAR(255)	值，对应关键字的配置值，存储AI驱动的新闻推荐系统系统的各种核心配置信息
DESCRIPTION	TEXT	配置说明，描述AI驱动的新闻推荐系统系统中该配置项的具体用途和含义

AI驱动的新闻推荐系统系统类图

AI驱动的新闻推荐系统前后台

AI驱动的新闻推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

AI驱动的新闻推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

AI驱动的新闻推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

AI驱动的新闻推荐系统测试用例

一、系统功能测试

测试编号	功能模块	测试目标	输入数据	预期输出	实际输出	测试结果
TC1-AI驱动的新闻推荐系统01	AI驱动的新闻推荐系统登录模块	验证合法用户登录	正确用户名、密码	登录成功界面	AI驱动的新闻推荐系统登录成功	Pass
TC2-AI驱动的新闻推荐系统02	AI驱动的新闻推荐系统注册功能	验证新用户注册	新用户名、邮箱	注册成功提示	用户AI驱动的新闻推荐系统注册成功	Pass
TC3-AI驱动的新闻推荐系统03	数据查询	搜索AI驱动的新闻推荐系统信息	关键字“AI驱动的新闻推荐系统”	相关AI驱动的新闻推荐系统信息列表	显示AI驱动的新闻推荐系统信息	Pass
TC4-AI驱动的新闻推荐系统04	AI驱动的新闻推荐系统权限管理	检查角色权限	管理员角色	可管理所有AI驱动的新闻推荐系统	可访问所有AI驱动的新闻推荐系统页面	Pass

二、系统性能测试

测试编号	测试类型	测试内容	负载条件	预期响应时间	实际响应时间	测试结果
TP1-AI驱动的新闻推荐系统01	压力测试	大量并发请求AI驱动的新闻推荐系统	100并发用户	≤2秒	≤2秒	Pass
TP2-AI驱动的新闻推荐系统02	负载测试	长时间运行AI驱动的新闻推荐系统	24小时连续操作	系统稳定无崩溃	系统稳定运行	Pass

三、异常处理测试

测试编号	异常情况	输入数据	预期行为	实际行为	测试结果
EC1-AI驱动的新闻推荐系统01	无效用户名登录	错误用户名、正确密码	显示错误提示	显示“AI驱动的新闻推荐系统不存在”	Pass
EC2-AI驱动的新闻推荐系统02	数据库连接失败	-	自动重连机制	系统尝试重新连接数据库	Pass

四、兼容性测试

测试编号	环境组合	AI驱动的新闻推荐系统功能	预期结果	实际结果	测试结果
CT1-AI驱动的新闻推荐系统01	Chrome浏览器, Windows 10	AI驱动的新闻推荐系统浏览	正常显示和操作	正常显示和操作	Pass
CT2-AI驱动的新闻推荐系统02	Firefox浏览器, MacOS	AI驱动的新闻推荐系统搜索	正常显示和操作	正常显示和操作	Pass

AI驱动的新闻推荐系统部分代码实现