（附源码）基于java+springboot+vue+mysql实现基于AI的在线学习资源推荐系统

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在信息化社会飞速发展的今天，基于AI的在线学习资源推荐系统作为JavaWeb技术的重要应用，日益凸显其在互联网领域的核心地位。本论文以“基于JavaWeb的基于AI的在线学习资源推荐系统系统开发”为题，旨在探讨如何利用先进的JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的在线学习资源推荐系统平台。首先，我们将对基于AI的在线学习资源推荐系统的需求进行深入分析，阐述其实现的必要性和创新点。其次，详述系统设计与实现过程，包括架构选择、数据库设计以及关键功能模块的Java代码实现。最后，通过测试与优化，确保基于AI的在线学习资源推荐系统系统的稳定运行，以期为同类项目的开发提供参考和借鉴。

基于AI的在线学习资源推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的在线学习资源推荐系统系统架构图,基于AI的在线学习资源推荐系统系统设计图

基于AI的在线学习资源推荐系统技术框架

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。这一架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端，来接入和交互服务器端的应用。在当前信息化社会，B/S架构之所以广泛应用，主要是由于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S模式提供了便利性，开发者可以更高效地构建应用程序。其次，对于用户来说，仅需具备基本的网络浏览器环境，无需高性能计算机，即可访问系统，这极大地降低了硬件成本，尤其在大规模用户群体中，能节省大量费用。此外，由于数据存储在服务器端，安全性得到保证，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能随时随地获取所需信息。再者，用户已习惯于通过浏览器浏览多样化信息，若需要安装额外软件可能引发用户的抵触情绪，影响信任度。综上所述，选择B/S架构适应了本设计对于易用性、经济性和安全性的需求。

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，其独特之处在于能胜任桌面应用及Web应用的开发。它常被用作后台服务的构建基础，核心在于其对变量的操作，变量在Java中是数据存储的抽象，直接影响内存管理。这一特性间接增强了Java程序的安全性，使其对病毒具备一定的抵御能力，从而提升程序的稳定性和持久性。此外，Java的动态运行机制允许程序员重写核心类以扩展功能，这种灵活性使得开发者能够创建可复用的代码模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相应方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初学者与经验丰富的Spring框架开发者设计的便捷框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教程资源遍布全球。该框架全面支持Spring生态系统的项目，允许无缝迁移和运行。其内建的Servlet容器简化了部署流程，无需将代码打包为WAR文件即可直接运行。此外，Spring Boot集成了应用程序监控功能，使得开发者能在运行时实时监控项目状态，精确识别并定位问题，从而高效地进行故障修复和优化。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、可维护性和扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：Model（模型）负责封装应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面进行数据的管理与处理；View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并支持用户操作，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行界面；Controller（控制器）充当中介，接收用户输入，协调模型和视图的交互，根据用户请求调用模型进行数据处理，并指示视图更新显示。通过MVC模式，各组件的职责明确，实现了关注点的分离，从而提高了代码的可维护性。

Vue框架

Vue.js，作为一个渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面和单页应用（SPA）的开发。它的设计哲学是允许逐步采用，既可方便地嵌入现有项目以增强特定功能，也可用于构建全方位的前端解决方案。该框架的核心仅关注视图层，确保了低学习曲线和无缝集成，同时提供高效的数据绑定、组件系统以及客户端路由工具。Vue.js推崇组件化开发，将界面拆分为独立、可重用的组件，每个组件封装并管理其自身的功能，从而实现代码的高模块化和易维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区支持，Vue.js对于新手开发者来说具有较高的亲和力和易上手性。

基于AI的在线学习资源推荐系统项目-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

基于AI的在线学习资源推荐系统数据库表设计

AI_USER 表

字段名	数据类型	注释
ID	INT	主键，用户ID
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识基于AI的在线学习资源推荐系统中的用户
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的在线学习资源推荐系统登录验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的在线学习资源推荐系统通信和找回密码
NICKNAME	VARCHAR(50)	用户昵称，显示在基于AI的在线学习资源推荐系统中的名称
REG_DATE	TIMESTAMP	用户注册时间，记录用户在基于AI的在线学习资源推荐系统的注册日期

AI_LOG 表

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	主键，日志ID
USER_ID	INT	外键，关联AI_USER表，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR(100)	操作描述，记录在基于AI的在线学习资源推荐系统中的具体活动或事件
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，用于基于AI的在线学习资源推荐系统日志分析
OPERATION_DATE	TIMESTAMP	操作时间，记录在基于AI的在线学习资源推荐系统上执行动作的时间点

AI_ADMIN 表

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	主键，管理员ID
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于基于AI的在线学习资源推荐系统后台管理
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，管理员在基于AI的在线学习资源推荐系统后台的登录凭证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的在线学习资源推荐系统内部通讯和通知
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员账号在基于AI的在线学习资源推荐系统的创建日期

AI_INFO 表

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	主键，核心信息ID
KEY	VARCHAR(50)	关键字，标识基于AI的在线学习资源推荐系统中的特定信息类别
VALUE	TEXT	值，存储与关键字相关的核心信息，如基于AI的在线学习资源推荐系统版本、公司信息等
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	更新时间，记录基于AI的在线学习资源推荐系统信息最近修改的时间

基于AI的在线学习资源推荐系统系统类图

基于AI的在线学习资源推荐系统前后台

基于AI的在线学习资源推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的在线学习资源推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的在线学习资源推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的在线学习资源推荐系统测试用例

1. 测试用例ID: TC_基于AI的在线学习资源推荐系统_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的在线学习资源推荐系统管理系统首页
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的在线学习资源推荐系统_002

功能描述: 新增基于AI的在线学习资源推荐系统

前置条件:

用户已登录，具有新增权限
系统显示基于AI的在线学习资源推荐系统管理界面

测试步骤:

在基于AI的在线学习资源推荐系统管理页面点击“新增”按钮
填写基于AI的在线学习资源推荐系统的相关信息（如名称、描述等）
点击“保存”按钮

预期结果:

基于AI的在线学习资源推荐系统信息保存成功，页面显示新增的基于AI的在线学习资源推荐系统

3. 测试用例ID: TC_基于AI的在线学习资源推荐系统_003

功能描述: 基于AI的在线学习资源推荐系统搜索

前置条件:

用户已登录
系统有至少一个基于AI的在线学习资源推荐系统记录

测试步骤:

在基于AI的在线学习资源推荐系统搜索框输入关键字
点击“搜索”或按回车键

预期结果:

显示包含关键字的基于AI的在线学习资源推荐系统列表

4. 测试用例ID: TC_基于AI的在线学习资源推荐系统_004

功能描述: 基于AI的在线学习资源推荐系统删除

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的在线学习资源推荐系统记录

测试步骤:

在基于AI的在线学习资源推荐系统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的在线学习资源推荐系统记录从列表中移除，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的在线学习资源推荐系统部分代码实现