基于SSM实现基于AI的超市商品销售预测

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在信息化时代背景下，基于AI的超市商品销售预测的开发与实现成为当前Web技术领域的焦点。本论文旨在探讨如何运用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的超市商品销售预测系统。首先，我们将介绍基于AI的超市商品销售预测的基本概念及其在行业中的重要地位，随后分析现有系统的不足，提出改进策略。接着，详细阐述基于JavaWeb的架构设计及关键技术应用，包括Servlet、JSP和数据库交互。通过实际开发过程，展示基于AI的超市商品销售预测的功能实现，同时讨论可能遇到的问题及解决方案。最后，对系统性能进行测试与评估，以证明基于AI的超市商品销售预测在实际环境中的可行性和优越性。本文旨在为JavaWeb应用开发提供实践参考，推动基于AI的超市商品销售预测的技术革新。

基于AI的超市商品销售预测系统架构图/系统设计图

基于AI的超市商品销售预测技术框架

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java EE领域广泛应用的主流开发框架，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在该体系中，Spring担当着核心角色，它像胶水一样整合各个组件，通过依赖注入（DI）实现控制反转（IoC），有效管理对象的生命周期和装配。SpringMVC则扮演着请求调度者的角色，DispatcherServlet捕获用户请求，并依据配置将它们精准路由至对应的Controller处理。MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，它使得数据库操作更为简洁透明，通过配置映射文件，将SQL指令与实体类紧密关联，实现了数据访问的便捷性。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台特性闻名，既能支持桌面应用的开发，也能构建网络应用程序，尤其是作为后端服务的主力。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象，通过变量对内存进行操作，同时也涉及到计算机安全的层面。由于Java的这种特性，它能天然防御某些针对其编写的病毒，从而增强了由Java构建的应用程序的稳定性和安全性。 Java还具备动态性，它的类库不仅限于预定义的基础类，允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了Java的功能性。开发者可以创建可复用的模块，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，极大地提升了代码的复用性和效率。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心特征在于利用Web浏览器作为客户端来接入服务器。这种架构模式在当下依然普遍，主要由于某些业务场景的特殊需求。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的编程，而客户端只需具备基本的网络浏览能力即可。这不仅降低了对用户计算机硬件配置的要求，同时也为大规模用户群体节省了大量购置和维护高性能计算机的成本，因此是一种经济高效的开发策略。其次，B/S架构的数据存储在服务器端，确保了数据的安全性。用户无论身处何地，只要有网络连接，都能访问所需的信息和服务，提供了高度的灵活性和可访问性。从用户体验的角度来看，人们已经习惯于通过浏览器获取各种信息，若需要额外安装专用软件才能访问特定内容，可能会引起用户的不便和抵触，甚至可能降低用户的信任度。综上所述，鉴于这些优势，采用B/S架构作为设计基础能够满足本项目的需求。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升其可维护性与扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：模型（Model）负责封装应用程序的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面；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，并支持用户操作；控制器（Controller）充当通信桥梁，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求。通过这种职责分离，MVC模式有效降低了复杂度，提高了代码的可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化数据。由于其特有的属性，MySQL在众多同类系统中脱颖而出，成为备受青睐的选择。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对实际租赁环境的良好适应性而著称。尤为值得一提的是，MySQL秉持开源精神，成本低廉，这些优势使得它成为适合毕业设计的理想选项。

基于AI的超市商品销售预测项目-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的超市商品销售预测数据库表设计

用户表 (shangpinxiaoshou_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, 描述用户登录的基于AI的超市商品销售预测身份
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码, 用于基于AI的超市商品销售预测系统的安全登录
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱地址, 可选, 用于基于AI的超市商品销售预测的通信和找回密码
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	注册日期, 记录用户加入基于AI的超市商品销售预测的时间
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME			最后一次登录基于AI的超市商品销售预测的时间

日志表 (shangpinxiaoshou_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shangpinxiaoshou_USER表中的ID, 记录操作用户在基于AI的超市商品销售预测的行为
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL	操作描述, 描述用户在基于AI的超市商品销售预测上执行的动作
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	操作时间, 记录用户在基于AI的超市商品销售预测执行动作的时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR	15		用户执行操作时的IP地址, 用于基于AI的超市商品销售预测的日志追踪

管理员表 (shangpinxiaoshou_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, 在基于AI的超市商品销售预测系统中的管理角色名称
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码, 用于基于AI的超市商品销售预测后台管理系统登录
EMAIL	VARCHAR	100		管理员邮箱地址, 用于基于AI的超市商品销售预测的内部沟通和通知
CREATION_DATE	DATETIME		NOT NULL	创建日期, 记录管理员加入基于AI的超市商品销售预测管理团队的时间

核心信息表 (shangpinxiaoshou_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', 描述基于AI的超市商品销售预测的关键属性或配置
INFO_VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL	关键信息值, 根据INFO_KEY存储对应的基于AI的超市商品销售预测信息或配置详情
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	最后更新时间, 记录基于AI的超市商品销售预测核心信息最近的修改时间

基于AI的超市商品销售预测系统类图

基于AI的超市商品销售预测前后台

基于AI的超市商品销售预测前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的超市商品销售预测后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的超市商品销售预测测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的超市商品销售预测测试用例

序号	测试用例ID	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC_基于AI的超市商品销售预测_01	用户登录	正确用户名，正确密码	登录成功，跳转到主页面	基于AI的超市商品销售预测主页面显示	Pass
2	TC_基于AI的超市商品销售预测_02	错误登录	错误用户名，正确密码	登录失败，提示错误信息	显示“用户名不存在”	Pass
3	TC_基于AI的超市商品销售预测_03	数据添加	新增基于AI的超市商品销售预测信息，如：名称、描述	数据成功添加，返回确认信息	“基于AI的超市商品销售预测已添加到数据库”	Pass/Fail
4	TC_基于AI的超市商品销售预测_04	数据搜索	搜索关键字，关联基于AI的超市商品销售预测	显示包含关键字的基于AI的超市商品销售预测列表	返回相关基于AI的超市商品销售预测结果	Pass/Fail
5	TC_基于AI的超市商品销售预测_05	数据编辑	选择基于AI的超市商品销售预测，修改信息	提交后更新数据库，显示更新成功	“基于AI的超市商品销售预测信息已更新”	Pass/Fail
6	TC_基于AI的超市商品销售预测_06	数据删除	选择基于AI的超市商品销售预测，确认删除	基于AI的超市商品销售预测从列表中移除，数据库更新	“基于AI的超市商品销售预测已从系统中删除”	Pass/Fail
7	TC_基于AI的超市商品销售预测_07	权限管理	不同角色访问基于AI的超市商品销售预测操作	限制部分操作，如：管理员可删除，用户不可	按预期显示权限提示	Pass

基于AI的超市商品销售预测部分代码实现