（附源码）java+springboot+mysql的基于AI的智能推荐购物应用项目代码

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在信息化时代背景下，基于AI的智能推荐购物应用——一个基于JavaWeb技术的创新应用，成为本研究的焦点。本文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的智能推荐购物应用系统，以满足现代用户对便捷服务的需求。首先，我们将概述基于AI的智能推荐购物应用的重要性和市场背景，接着深入剖析JavaWeb平台的技术优势，包括其强大的后端处理能力和灵活的前端展示。然后，详细阐述系统的设计理念、架构及主要功能模块，展示基于AI的智能推荐购物应用如何借助JavaWeb实现业务逻辑与数据交互。最后，通过测试与性能分析，验证基于AI的智能推荐购物应用的实用性和可行性，为同类项目的开发提供参考。

基于AI的智能推荐购物应用系统架构图/系统设计图

基于AI的智能推荐购物应用技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台能力和多领域适应性而闻名。它不仅支持桌面应用的开发，还能创建Web应用程序，并且在当前技术环境中，常被用于构建各种后台系统。在Java中，变量是核心概念，代表着数据的存储，它们在内存中操作，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使得针对Java编写的病毒难以直接攻击，从而提升了程序的健壮性。此外，Java具备动态执行的能力，其类库不仅包含基础组件，还能被开发者重写以扩展功能。这种灵活性使得程序员能够封装高效的功能模块，供其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相关方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

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，客户端/服务器）架构形成对比。这种架构的核心特点是用户通过Web浏览器即可访问并交互服务器上的应用。在当前时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，对于开发者来说，B/S模式简化了程序开发流程，降低了复杂性。其次，从用户角度出发，它对客户端硬件要求较低，只需具备基本的网络浏览器功能即可，这极大地节省了用户升级硬件的费用，尤其在大规模用户群体中，这种经济效益尤为显著。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和跨地域访问的便利性。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。在用户体验方面，人们已习惯于使用浏览器浏览各类信息，因此避免安装额外软件可以提升用户的接受度和信任感。综上所述，选择B/S架构作为设计基础，能够充分满足项目需求并提供理想的用户交互体验。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为一种关键的技术组件，它是一种关系型数据库管理系统（RDBMS）。其核心特性使其在众多同类系统中脱颖而出，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其轻量级、高效能的特质见长。尤其值得一提的是，它完全契合实际的租赁业务环境，具备低成本和开源代码的优势，这正是我们选择MySQL作为主要数据存储解决方案的根本原因。

Vue框架

Vue.js，一种渐进式的JavaScript框架，专为构建用户界面和单页应用（SPA）而设计。它提倡逐步采用，既能无缝对接现有项目，也可用于打造全方位的前端解决方案。该框架的核心专注于视图层，具备易学易用的特点，并集成了高效的数据绑定、组件系统和客户端路由功能。Vue.js推崇组件化开发，允许开发者将界面分解为独立、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维护性。由于其平缓的学习曲线、详尽的文档以及活跃的社区支持，Vue.js为新手开发者提供了友好的入门环境。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种经典软件设计模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、维护性和可扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型承载着应用的核心数据结构和业务规则，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理。视图则呈现给用户，作为与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并响应用户的操作。控制器作为中枢，接收用户的指令，协调模型和视图，确保模型根据用户需求更新数据，并通过视图反馈结果。这种分离关注点的设计方式显著增强了代码的可维护性。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款适宜新手和经验丰富的Spring框架开发者使用的框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教学资源遍布全球。它全面支持Spring生态系统，允许无缝整合各类项目。内建的Servlet容器简化了部署流程，无需将代码打包成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洞察项目状态，精确识别和定位问题，从而能及时有效地修复错误，提升了问题解决的效率。

基于AI的智能推荐购物应用项目-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的智能推荐购物应用数据库表设计

AI_USER 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	字段注释
id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，基于AI的智能推荐购物应用系统中的主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于登录基于AI的智能推荐购物应用系统
password	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储，保护基于AI的智能推荐购物应用用户账户安全
email	VARCHAR	100			用户邮箱，用于基于AI的智能推荐购物应用系统通知和找回密码
create_time	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于AI的智能推荐购物应用系统中的注册时间

AI_LOG 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	字段注释
log_id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，基于AI的智能推荐购物应用系统的操作日志主键
user_id	INT	11	NOT NULL		关联AI_USER表的用户ID，记录操作用户
operation	VARCHAR	255	NOT NULL		操作描述，记录在基于AI的智能推荐购物应用系统中的具体行为
time_stamp	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录基于AI的智能推荐购物应用系统中的事件发生时间
ip_address	VARCHAR	45			操作IP地址，用于追踪基于AI的智能推荐购物应用系统中的操作来源

AI_ADMIN 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	字段注释
admin_id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，基于AI的智能推荐购物应用系统的管理员主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员用户名，用于基于AI的智能推荐购物应用系统后台登录
password	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储，保证基于AI的智能推荐购物应用后台安全
email	VARCHAR	100			管理员邮箱，用于基于AI的智能推荐购物应用系统内部通讯和通知
create_time	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	管理员创建时间，记录在基于AI的智能推荐购物应用系统中的入职时间

AI_CORE_INFO 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	字段注释
info_key	VARCHAR	50	NOT NULL	核心信息键，标识基于AI的智能推荐购物应用系统中的关键配置项
info_value	VARCHAR	255	NOT NULL	核心信息值，存储基于AI的智能推荐购物应用系统的动态配置数据
description	TEXT			描述，说明该信息在基于AI的智能推荐购物应用系统中的作用和含义

基于AI的智能推荐购物应用系统类图

基于AI的智能推荐购物应用前后台

基于AI的智能推荐购物应用前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能推荐购物应用后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能推荐购物应用测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能推荐购物应用测试用例

一、功能测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	实际结果
TCF01	登录功能	1. 输入正确的用户名和密码 2. 点击登录按钮	用户成功进入系统界面	基于AI的智能推荐购物应用显示用户信息
TCF02	注册新用户	1. 填写必要信息（姓名、邮箱、密码） 2. 确认并提交	新用户账户创建成功	基于AI的智能推荐购物应用显示注册成功提示
TCF03	数据检索	1. 在搜索框输入关键字 2. 点击搜索	显示与关键字相关的数据列表	基于AI的智能推荐购物应用展示正确查询结果

二、性能测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	实际结果	备注
TPF01	大量数据处理	1. 同时添加1000条记录 2. 查看系统响应时间	系统能在合理时间内完成操作	基于AI的智能推荐购物应用响应时间小于2秒
TPF02	并发访问	1. 10个用户同时登录并操作 2. 观察系统稳定性	系统无崩溃或数据丢失	基于AI的智能推荐购物应用保持稳定运行

三、安全测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	实际结果	备注
TSS01	密码强度验证	1. 输入弱密码尝试注册 2. 提交注册请求	系统拒绝弱密码	基于AI的智能推荐购物应用提示密码强度不足
TSS02	SQL注入攻击	1. 在搜索框输入恶意SQL语句 2. 提交请求	系统过滤并阻止恶意输入	基于AI的智能推荐购物应用返回错误信息，无数据泄露

四、兼容性测试用例

编号	测试用例名称	操作环境	预期结果	实际结果	备注
TCM01	多浏览器支持	Chrome, Firefox, Safari	系统正常运行，界面无异常	基于AI的智能推荐购物应用在所有浏览器上表现一致
TCM02	移动设备适配	iPhone, Android手机	界面自适应，功能可用	基于AI的智能推荐购物应用在移动设备上可正常使用

基于AI的智能推荐购物应用部分代码实现