j2ee项目:基于AI的个性化菜单建议

本项目为基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化菜单建议开发（附源码）基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化菜单建议研究与实现SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化菜单建议项目代码【源码+数据库+开题报告】基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架实现基于AI的个性化菜单建议(项目源码+数据库+源代码讲解)基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的个性化菜单建议实现SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架实现的基于AI的个性化菜单建议源码。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化飞速发展的时代，基于AI的个性化菜单建议作为JavaWeb技术的创新应用，日益彰显其重要性。本文旨在探讨基于AI的个性化菜单建议的设计与实现，揭示其在现代Web开发中的潜力与挑战。首先，我们将概述基于AI的个性化菜单建议的背景和意义，阐述其在javaweb领域的独特价值。接着，深入分析基于AI的个性化菜单建议的技术架构，包括前端交互和后端服务的整合。然后，详细描述开发过程，分享在实际操作中遇到的问题及解决方案。最后，通过性能测试和用户反馈，评估基于AI的个性化菜单建议的效能与用户体验，为今后的优化提供依据。此研究旨在为JavaWeb开发者提供有价值的参考，推动基于AI的个性化菜单建议在行业中的广泛应用。

基于AI的个性化菜单建议系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化菜单建议技术框架

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），其独特的优势使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其轻量级、高效能的特性著称，与Oracle和DB2等其他大型数据库相比，它显得更加小巧且快速。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代码的特质，这成为了我们选择它的核心理由。

Java语言

Java作为一种广泛使用的编程语言，其独特之处在于能胜任桌面应用和Web应用的开发。它常被用于构建后台系统，以支持各种应用程序的运行。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中管理数据，从而与计算机安全息息相关。由于Java对内存操作的特性，使得由Java编写的程序具备一定的抵御病毒的能力，增强了程序的健壮性。 Java还具备动态执行的特性，允许开发者不仅使用预定义的基础类，还能对这些类进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能。此外，Java支持代码复用，开发者可以创建可封装的功能模块，当其他项目需要这些功能时，只需简单引用并调用相关方法，提高了开发效率和代码的可维护性。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java企业级开发中广泛应用的体系架构。该框架在构建复杂的企业级应用程序方面展现出强大的实力。在这一组合中，Spring担当核心角色，它如同胶水一般整合各个组件，通过依赖注入（DI）实现对象的管理和生命周期控制，即所谓的控制反转（IoC）理念。SpringMVC则在处理用户请求时发挥关键作用，DispatcherServlet调度中心能精确地将请求路由至相应的Controller以执行业务逻辑。MyBatis作为JDBC的轻量级替代品，简化了数据库交互，通过配置文件与实体类的Mapper映射，使得SQL操作更为直观和便捷。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构提出的。这种架构模式的核心特点是用户通过网络浏览器即可访问和交互服务器上的应用程序。在当前时代，众多系统仍选择B/S架构，主要原因在于其独特的优势。首先，开发B/S架构的应用程序更为便捷，对客户端硬件要求较低，用户仅需具备基本的网络浏览器即可，极大地降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为显著。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保护，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。从用户体验来看，人们已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装专门软件来访问特定服务，可能会引起用户的抵触感和不安全感。因此，综合考量，B/S架构的设计模式对于满足本项目需求是恰当且适宜的选择。

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。该模式将应用划分为三大关键部分，以提升可维护性、可扩展性和模块化。Model（模型）承担着应用程序的核心数据结构和业务处理功能，独立于用户界面，专注于数据的管理与操作。View（视图）作为用户界面，展示由模型提供的数据，并使用户能够与应用进行互动，其形式多样，包括图形界面、网页等。Controller（控制器）作为协调者，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请求，有效实现了关注点的分离，从而提升了代码的可维护性。

基于AI的个性化菜单建议项目-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的个性化菜单建议数据库表设计

用户表 (caidan_USER)

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的个性化菜单建议系统的登录名称，唯一
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的个性化菜单建议系统身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的个性化菜单建议系统通知和找回密码
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于AI的个性化菜单建议系统中的注册日期和时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后登录时间，记录用户最近一次登录基于AI的个性化菜单建议系统的时间

日志表 (caidan_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符，主键，自增长
USER_ID	INT	关联用户ID，外键，指向caidan_USER表
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于AI的个性化菜单建议系统执行的操作描述
TIMESTAMP	TIMESTAMP	操作时间，记录用户在基于AI的个性化菜单建议系统执行操作的具体时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址
DETAILS	TEXT	操作详情，记录基于AI的个性化菜单建议系统中的具体操作内容和结果

管理员表 (caidan_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于AI的个性化菜单建议系统的管理员登录名称，唯一
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的个性化菜单建议系统管理员身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的个性化菜单建议系统通知和内部通讯
CREATE_DATE	TIMESTAMP	管理员创建时间，记录在基于AI的个性化菜单建议系统中的入职日期和时间

核心信息表 (caidan_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	核心信息键，唯一标识基于AI的个性化菜单建议系统的关键配置项
INFO_VALUE	VARCHAR(255)	信息值，存储基于AI的个性化菜单建议系统的核心配置或状态信息
DESCRIPTION	TEXT	信息描述，解释该核心信息在基于AI的个性化菜单建议系统中的作用

基于AI的个性化菜单建议系统类图

基于AI的个性化菜单建议前后台

基于AI的个性化菜单建议前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化菜单建议后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化菜单建议测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化菜单建议测试用例

I. 测试目标

确保基于AI的个性化菜单建议系统在Java Web环境中稳定运行，提供高效、安全的信息管理服务。

II. 测试环境

硬件：标准服务器配置
软件：JDK 1.8+, Tomcat 9.x, MySQL 5.7+
浏览器 ：Chrome 80+, Firefox 75+, Safari 13+

III. 测试分类

A. 功能测试

序号	测试项	预期结果
1	基于AI的个性化菜单建议登录	正确输入凭证后，用户成功登录
2	数据添加	新增基于AI的个性化菜单建议信息，系统保存成功
3	数据修改	更新基于AI的个性化菜单建议信息，系统保存更新

B. 性能测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结果判断	备注
1	并发访问	多用户同时操作，系统响应快速无延迟
2	负载测试	高负荷下，基于AI的个性化菜单建议查询性能

C. 安全性测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结果判断	备注
1	SQL注入	输入恶意SQL，系统应不受影响
2	用户权限	未经授权访问基于AI的个性化菜单建议数据，应被拒绝

IV. 测试总结与建议

在完成所有测试用例后，记录测试结果，分析系统性能和安全性，提出改进基于AI的个性化菜单建议系统功能、性能和安全性的具体建议。

基于AI的个性化菜单建议部分代码实现