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（附源码）基于springboot+vue的AI智能推荐菜品系统设计与实现

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本项目为web大作业_基于springboot+vue的AI智能推荐菜品系统设计与实现毕业设计项目: AI智能推荐菜品系统（附源码）springboot+vue的AI智能推荐菜品系统项目代码基于springboot+vue的AI智能推荐菜品系统【源码+数据库+开题报告】基于springboot+vue的AI智能推荐菜品系统设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于springboot+vue的AI智能推荐菜品系统实现。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，AI智能推荐菜品系统的开发与应用成为了现代企业提升效率的关键。本论文以AI智能推荐菜品系统——一个基于JavaWeb技术的创新型平台为研究对象，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的系统解决方案。首先，我们将阐述AI智能推荐菜品系统的重要性，接着深入分析JavaWeb的技术特性，然后详细描述系统设计与实现过程，包括架构设计、数据库设计及关键功能模块的实现。最后，对系统进行性能测试并提出优化建议，以证明AI智能推荐菜品系统在实际应用中的可行性和优越性。此研究不仅为AI智能推荐菜品系统的未来发展提供理论支持，也为JavaWeb技术在类似项目中的应用提供了实践参考。

AI智能推荐菜品系统系统架构图/系统设计图

（附源码）基于springboot+vue的AI智能推荐菜品系统设计与实现

AI智能推荐菜品系统技术框架

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初学者与经验丰富的Spring框架开发者同样友好的框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教程资源遍布网络。该框架全面支持Spring项目，允许无缝迁移和运行。它内置了Servlet容器，因此无需将代码打包为WAR文件即可直接执行。此外，Spring Boot提供应用程序监控功能，使得在运行时能够实时监控项目状态，精确识别并定位问题，从而提高问题解决效率，有利于程序员及时优化代码。

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，简称RDBMS），其独特优势使其在同类系统中备受青睐。MySQL以其轻量级、高效能的特性区别于Oracle和DB2等其他大型数据库系统。尤其值得一提的是，它适应于真实的租赁环境，同时具备低成本和开源的优势，这成为了我们选择MySQL的关键因素。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在促进应用程序的模块化，强化不同组件间的职责划分。这一模式提升了代码的组织结构、可维护性和可扩展性。模型（Model）承担着业务逻辑与数据管理的重任，包含了应用程序的核心数据结构，执行数据的存取和处理，而与用户界面无关。视图（View）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作。它可以表现为各种形式，如GUI、网页或命令行界面。控制器（Controller）则扮演着协调者的角色，接收用户的输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户的请求，从而有效地解耦了关注点，增强了代码的可维护性。

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的开发，也能胜任Web应用的构建。它以其为基础的后台处理方案在当前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，通过操作内存来实现程序逻辑，这种机制在一定程度上提升了Java程序的安全性，使其能够抵御针对特定Java程序的病毒攻击，从而增强了程序的健壮性。 此外，Java具备强大的运行时灵活性，其类库不仅包含基础组件，还允许开发者对现有类进行扩展和重写，极大地丰富了语言的功能。这种特性使得Java程序员能够创建可复用的模块化功能，并且在不同的项目中轻松引入，只需在需要的地方调用相应的方法，显著提高了开发效率和代码的复用性。

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）架构相对应，主要特点是用户通过Web浏览器来访问和交互服务器。在当前数字化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便捷的程序开发环境，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，B/S架构在数据安全方面表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能无缝获取所需信息和资源。此外，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于使用浏览器浏览各类信息，若需安装专用软件可能会引起用户的抵触情绪，降低信任感。因此，基于上述考量，选择B/S架构作为设计方案能够更好地满足实际需求。

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面和构建高性能的单页应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入现有项目，既能作为局部解决方案，也可支持全方位的前端开发。核心库专注于视图层，强调简洁易学，且具备出色的视图数据绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js提倡组件化开发，允许开发者将复杂的界面分解为独立、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开发者社区，确保了新手能迅速适应并高效开发。

AI智能推荐菜品系统项目-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智能推荐菜品系统数据库表设计

用户表 (caipin_USER)

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
ID INT 11 NOT NULL 用户唯一标识符, 自增主键
USERNAME VARCHAR 50 NOT NULL 用户名, 不可重复, 描述用户登录的AI智能推荐菜品系统身份
PASSWORD VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码, 用于AI智能推荐菜品系统系统的安全登录
EMAIL VARCHAR 100 用户邮箱地址, 可选, 用于AI智能推荐菜品系统的通信和找回密码
REG_DATE DATETIME NOT NULL 注册日期, 记录用户加入AI智能推荐菜品系统的时间
LAST_LOGIN_DATE DATETIME 最后一次登录AI智能推荐菜品系统的时间

日志表 (caipin_LOG)

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
LOG_ID INT 11 NOT NULL 日志唯一ID, 自增主键
USER_ID INT 11 NOT NULL 关联的用户ID, 引用caipin_USER表中的ID, 记录操作用户在AI智能推荐菜品系统的行为
ACTION VARCHAR 255 NOT NULL 操作描述, 描述用户在AI智能推荐菜品系统上执行的动作
ACTION_DATE DATETIME NOT NULL 操作时间, 记录用户在AI智能推荐菜品系统执行动作的时间点
IP_ADDRESS VARCHAR 15 用户执行操作时的IP地址, 用于AI智能推荐菜品系统的日志追踪

管理员表 (caipin_ADMIN)

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
ADMIN_ID INT 11 NOT NULL 管理员唯一标识符, 自增主键
ADMIN_NAME VARCHAR 50 NOT NULL 管理员姓名, 在AI智能推荐菜品系统系统中的管理角色名称
PASSWORD VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码, 用于AI智能推荐菜品系统后台管理系统登录
EMAIL VARCHAR 100 管理员邮箱地址, 用于AI智能推荐菜品系统的内部沟通和通知
CREATION_DATE DATETIME NOT NULL 创建日期, 记录管理员加入AI智能推荐菜品系统管理团队的时间

核心信息表 (caipin_CORE_INFO)

字段名 数据类型 长度 是否为空 注释
INFO_KEY VARCHAR 50 NOT NULL 关键信息键, 如'company_name', 'product_version', 描述AI智能推荐菜品系统的关键属性或配置
INFO_VALUE VARCHAR 255 NOT NULL 关键信息值, 根据INFO_KEY存储对应的AI智能推荐菜品系统信息或配置详情
UPDATE_DATE DATETIME NOT NULL 最后更新时间, 记录AI智能推荐菜品系统核心信息最近的修改时间

AI智能推荐菜品系统系统类图

AI智能推荐菜品系统前后台

AI智能推荐菜品系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

AI智能推荐菜品系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

AI智能推荐菜品系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

AI智能推荐菜品系统测试用例

AI智能推荐菜品系统 管理系统测试用例模板

  • JDK版本: ${jdk_version}
  • 操作系统: ${os}
  • Web服务器: ${web_server}
  • 数据库: ${db}
序号 功能模块 测试点 预期结果 实际结果 结果判定
1 用户登录 正确输入用户名和密码 成功登录，跳转至主页面 AI智能推荐菜品系统登录成功 Pass
2 用户注册 新用户信息完整提交 注册成功，邮件验证发送 用户AI智能推荐菜品系统注册完成并接收到验证邮件 Pass
3 数据查询 搜索关键字 "example" 显示与关键词相关的AI智能推荐菜品系统数据 AI智能推荐菜品系统数据按相关性排序显示 Pass
4 权限管理 管理员角色访问受限页面 无权限提示 非管理员用户无法访问AI智能推荐菜品系统的管理界面 Fail (预期) / Pass (实际)
序号 测试场景 测试目标 预期指标 实际结果 结果判定
1 高并发访问 AI智能推荐菜品系统系统的响应时间 在1000用户同时在线时，平均响应时间小于2秒 AI智能推荐菜品系统系统在高负载下保持低延迟 Pass
2 数据库压力 大量数据插入与检索 插入10万条AI智能推荐菜品系统数据后，检索速度稳定 数据库操作效率不受影响 Pass
序号 测试内容 验证点 预期结果 实际结果 结果判定
1 SQL注入 输入恶意SQL字符串 系统应阻止执行并返回错误信息 AI智能推荐菜品系统系统有效防止SQL注入攻击 Pass
2 XSS攻击 提交带脚本的AI智能推荐菜品系统名称 页面不应执行脚本，只显示原始文本 AI智能推荐菜品系统名称显示正常，无脚本执行 Pass

请注意，这只是一个基本模板，实际测试用例需根据AI智能推荐菜品系统（如：图书、订单、用户等）的具体功能进行详细设计。

AI智能推荐菜品系统部分代码实现

（附源码）基于springboot+vue的AI智能推荐菜品系统设计与实现源码下载

总结

在本科毕业论文《AI智能推荐菜品系统的JavaWeb应用与开发》中，我深入探讨了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的AI智能推荐菜品系统系统。研究过程中，我掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心技术，理解了MVC架构模式。通过实际开发AI智能推荐菜品系统，我体验到问题解决与团队协作的重要性，学会了调试代码和优化性能的方法。此外，我还了解到数据库设计与RESTful API设计的实战技巧，为未来从事企业级Web开发打下了坚实基础。这次经历不仅提升了我的编程技能，更锻炼了我的项目管理与文档编写能力。