毕业设计项目: 基于AI的智能推荐引擎

本项目为java+ssm+vue+mysql实现的基于AI的智能推荐引擎研究与开发(项目源码+数据库+源代码讲解)基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的智能推荐引擎实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的智能推荐引擎设计与开发基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的智能推荐引擎设计与开发课程设计基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的智能推荐引擎开发【源码+数据库+开题报告】基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的智能推荐引擎课程设计。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会，基于AI的智能推荐引擎作为一款基于JavaWeb技术构建的创新应用，其开发与研究显得尤为重要。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术，构建高效、安全且用户友好的基于AI的智能推荐引擎系统。首先，我们将介绍基于AI的智能推荐引擎的背景及意义，阐述其在当前市场环境中的定位。接着，详述技术选型，重点讨论JavaWeb框架在基于AI的智能推荐引擎开发中的应用。然后，通过系统设计与实现，展示基于AI的智能推荐引擎的功能模块和关键技术。最后，对项目进行测试与评估，分析基于AI的智能推荐引擎的性能和潜在改进点，以期为JavaWeb领域的实践提供有价值的参考。

基于AI的智能推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的智能推荐引擎技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建Web应用的软件设计模式，旨在优化代码组织、提升可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型（Model）专注于管理应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面；视图（View）作为用户交互的界面展示模型提供的数据，形式多样，如GUI、网页或命令行；控制器（Controller）充当中枢，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操作。这种分离关注点的方式增强了代码的清晰度，从而提升了整体的可维护性。

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担当核心角色，犹如项目的粘合剂，它管理着对象（bean）的创建与生命周期，实现了依赖注入（DI），以提升组件间的解耦。SpringMVC则在处理用户请求时发挥关键作用，DispatcherServlet调度控制器，确保请求准确地匹配并执行对应的Controller逻辑。MyBatis作为一个JDBC的轻量级封装，使得数据库操作更为简洁透明，通过配置文件将SQL指令与实体类的Mapper文件关联，实现了数据查询与更新的映射功能。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS）的主要工具，其特性显著，故而广受欢迎。MySQL以其轻量级、高效运行的特性区别于其他如ORACLE、DB2等大型数据库系统。尤为关键的是，它在实际的租赁场景中表现出色，不仅成本效益高，而且由于其开源的本质，进一步降低了使用门槛。这些核心优势成为了我们选用MySQL的关键因素。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持传统的桌面应用开发，还特别适用于构建网络应用程序，尤其是作为后端服务的基石。Java的核心特性在于其变量操作，这些变量本质上是对内存空间的数据表示，进而在处理内存的同时，间接增强了对计算机安全的防护，使得由Java编写的程序更具有抵抗病毒的能力，从而提升程序的稳定性和持久性。此外，Java具备动态执行的特性，允许程序员对预定义的类进行扩展和重写，这极大地丰富了其功能集。开发者可以封装一系列功能模块，当其他项目需要这些功能时，可以直接引入并调用相关方法，实现了代码的高效复用。

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。这一架构模式的核心特点是用户通过网络浏览器来访问和交互服务器上的应用。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便利性，开发者可以更高效地构建和维护系统。其次，对于终端用户，他们无需拥有高性能的计算机，只需具备能够上网的浏览器即可，这极大地降低了硬件成本，尤其在用户基数庞大的情况下，节省了大量费用。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性方面具有一定的保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。在用户体验上，人们已习惯于浏览器的使用，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。综上所述，选择B/S架构作为设计方案，能够满足项目需求并提供经济、便捷和安全的服务。

基于AI的智能推荐引擎项目-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的智能推荐引擎数据库表设计

1. AI_USER - 用户表

字段名	数据类型	描述
user_id	INT	主键，用户ID，自增长
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识基于AI的智能推荐引擎中的用户
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的智能推荐引擎登录验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的智能推荐引擎找回密码或发送通知
create_time	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于AI的智能推荐引擎中的注册时间
last_login_time	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近一次在基于AI的智能推荐引擎上的登录时间

2. AI_LOG - 操作日志表

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	主键，日志ID，自增长
user_id	INT	外键，引用AI_USER.user_id，记录操作用户
operation	VARCHAR(100)	操作描述，详细说明在基于AI的智能推荐引擎上执行的动作
ip_address	VARCHAR(45)	记录操作时的IP地址，用于基于AI的智能推荐引擎日志追踪和安全分析
create_time	TIMESTAMP	日志创建时间，记录该操作在基于AI的智能推荐引擎中的发生时间

3. AI_ADMIN - 管理员表

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	主键，管理员ID，自增长
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于基于AI的智能推荐引擎后台登录
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，管理员在基于AI的智能推荐引擎后台的身份验证密码
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的智能推荐引擎重要通知或找回密码
create_time	TIMESTAMP	管理员账号创建时间，记录在基于AI的智能推荐引擎系统中的添加时间

4. AI_CORE_INFO - 核心信息表

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	主键，核心信息ID，自增长
key	VARCHAR(50)	关键字，标识基于AI的智能推荐引擎中的特定核心信息，如"system_name", "version"等
value	TEXT	关联的关键字的值，如基于AI的智能推荐引擎名称或版本号等
update_time	TIMESTAMP	信息更新时间，记录基于AI的智能推荐引擎核心信息在系统中的最近修改时间

基于AI的智能推荐引擎系统类图

基于AI的智能推荐引擎前后台

基于AI的智能推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能推荐引擎测试用例

序号	测试编号	测试类型	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC001	功能测试	基于AI的智能推荐引擎登录模块	正确用户名/密码	登录成功界面	基于AI的智能推荐引擎登录成功界面	Pass
2	TC002	性能测试	处理大量基于AI的智能推荐引擎数据	1000条基于AI的智能推荐引擎数据	快速响应无延迟	系统响应时间少于1秒	Pass
3	TC003	安全测试	基于AI的智能推荐引擎数据加密	加密后的基于AI的智能推荐引擎信息	数据安全存储	存储在数据库中的信息加密	Pass
4	TC004	边界测试	基于AI的智能推荐引擎搜索功能	搜索关键词"null"	显示无结果信息	显示无匹配基于AI的智能推荐引擎结果	Pass
5	TC005	异常测试	未授权访问基于AI的智能推荐引擎详情	未登录用户	重定向至登录页面	用户被引导至登录页面	Pass

基于AI的智能推荐引擎部分代码实现