基于SSH的基于AI的音乐推荐服务

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在信息化时代，基于AI的音乐推荐服务的开发与应用成为JavaWeb技术的重要研究方向。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的音乐推荐服务系统。首先，我们将介绍基于AI的音乐推荐服务的基本概念及其在当前领域的价值，阐述选题背景及意义。其次，详述项目的技术框架，包括Servlet、JSP与数据库的集成，以支撑基于AI的音乐推荐服务的功能实现。再者，分析基于AI的音乐推荐服务的关键模块设计，如用户交互与数据处理。最后，通过实际开发与测试，展示基于AI的音乐推荐服务的性能优势，并对项目进行总结与展望，为未来同类系统的优化提供参考。

基于AI的音乐推荐服务系统架构图/系统设计图

基于AI的音乐推荐服务技术框架

B/S架构

在计算机领域，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构相对，它主要依赖浏览器作为客户端来与服务器进行交互。尽管现代技术日新月异，B/S架构仍然广泛应用，其主要原因在于其独特的优点。首先，从开发角度，B/S架构提供了便利性，开发者无需针对不同客户端进行适配，降低了开发复杂度。其次，从用户角度看，只需具备基本的网络浏览器环境，即可访问系统，无需高配置计算机，这显著降低了用户的硬件成本，尤其在大规模用户群体中更为经济。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得到保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能随时随地访问所需信息，增强了系统的可访问性和灵活性。再者，用户普遍熟悉浏览器操作，避免了安装额外软件可能带来的抵触感和信任问题。因此，根据这些考量，选择B/S架构作为设计基础是合理的。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于其特有的属性，这使得它在众多同类系统中脱颖而出。相较于Oracle和DB2等大型数据库，MySQL以其轻量级、高效运行的特性著称。尤为适合于实际的租赁环境，它的低成本和开源本质成为选用它的关键因素，这些特点充分满足了毕业设计的需求。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持桌面应用的开发，也能满足Web应用程序的需求。它以其为基础构建的后台系统广泛存在于各类程序之中。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中操控数据，同时，由于Java对内存管理的特殊机制，它能有效抵御针对Java程序的直接攻击，从而提升了软件的安全性和健壮性。此外，Java具备强大的动态运行特性，开发者不仅可以利用其内置的类库，还能自定义和重写类，实现功能扩展。这种模块化的编程方式使得代码可复用性极高，一旦创建了功能模块，其他项目只需简单引用并调用相关方法，就能便捷地实现所需功能。

MVC架构（Model-View-Controller）是一种经典的软件开发模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分：Model（模型）负责封装应用的核心数据结构和业务规则，独立于用户界面进行数据的处理和管理；View（视图）充当用户交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行各种操作，其形态可以多样化，涵盖图形界面、网页或命令行等；Controller（控制器）作为协调者，接收用户的输入，调度模型进行相应处理，并指示视图更新以响应用户的请求，从而有效地解耦了数据处理、用户交互和控制流程，提升了代码的可维护性。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是用于创建交互式动态网页的技术，它将Java代码融入HTML文档中，实现内容的动态生成。在服务器端运行时，JSP会将这些含有Java代码的页面转化为Servlet——一种Java程序，再将其响应发送至客户端浏览器。这种机制使得开发者能便捷地构建具备复杂交互功能的Web应用。Servlet作为JSP的基础，按照标准方式管理HTTP请求的处理和响应的生成，每个JSP页面本质上都会被编译为对应的Servlet实例。

基于AI的音乐推荐服务项目-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的音乐推荐服务数据库表设计

用户表 (yinyue_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，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，基于AI的音乐推荐服务系统的登录账号
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于基于AI的音乐推荐服务系统安全登录
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱，用于基于AI的音乐推荐服务系统通知和找回密码
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	注册日期
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME			最后一次登录基于AI的音乐推荐服务系统的时间

日志表 (yinyue_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志唯一标识符，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL	与yinyue_USER表关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL	用户在基于AI的音乐推荐服务系统中的操作描述
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	操作时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	15		用户执行操作时的IP地址
DESCRIPTION	TEXT			对基于AI的音乐推荐服务系统操作的详细描述

管理员表 (yinyue_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，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名，基于AI的音乐推荐服务系统的后台管理员身份
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于基于AI的音乐推荐服务系统后台登录
EMAIL	VARCHAR	100		管理员邮箱，用于基于AI的音乐推荐服务系统通知和通讯
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	创建管理员账户的日期

核心信息表 (yinyue_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	核心信息唯一标识符，主键
KEY	VARCHAR	100	NOT NULL	关键字，关联基于AI的音乐推荐服务系统的重要配置或参数名称
VALUE	TEXT			关键字对应的值，存储基于AI的音乐推荐服务系统的配置或参数内容
DESCRIPTION	VARCHAR	255		对基于AI的音乐推荐服务系统核心信息的描述

基于AI的音乐推荐服务系统类图

基于AI的音乐推荐服务前后台

基于AI的音乐推荐服务前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的音乐推荐服务后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的音乐推荐服务测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的音乐推荐服务测试用例

测试编号	功能模块	输入数据	预期输出	实际输出	测试结果
TC1	登录功能	用户名: admin, 密码: 基于AI的音乐推荐服务123	登录成功, 显示主界面	基于AI的音乐推荐服务123匹配成功	Pass
TC2	注册新用户	用户名: user基于AI的音乐推荐服务, 邮箱: 基于AI的音乐推荐服务@example.com	注册成功, 发送验证邮件	用户账户创建并邮箱接收到验证码	Pass
TC3	搜索基于AI的音乐推荐服务信息	关键词: 基于AI的音乐推荐服务	显示所有包含基于AI的音乐推荐服务的信息记录	返回相关数据列表	Pass
TC4	添加基于AI的音乐推荐服务	基于AI的音乐推荐服务名称: Sample基于AI的音乐推荐服务, 描述: 关于基于AI的音乐推荐服务的描述	数据保存成功, 返回确认消息	新基于AI的音乐推荐服务出现在列表中	Pass
TC5	修改基于AI的音乐推荐服务信息	ID: 1, 新名称: New基于AI的音乐推荐服务	基于AI的音乐推荐服务信息更新成功	基于AI的音乐推荐服务名称变更为New基于AI的音乐推荐服务	Pass
TC6	删除基于AI的音乐推荐服务	ID: 2, 基于AI的音乐推荐服务名称: Sample基于AI的音乐推荐服务	基于AI的音乐推荐服务删除成功, 提示删除成功	基于AI的音乐推荐服务从列表中移除	Pass

基于AI的音乐推荐服务部分代码实现