本项目为基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的基于AI的短视频推荐系统开发 web大作业_基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的基于AI的短视频推荐系统实现基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的基于AI的短视频推荐系统【源码+数据库+开题报告】（附源码）基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的基于AI的短视频推荐系统开发 SpringMVC+Mybatis+Mysql实现的基于AI的短视频推荐系统代码【源码+数据库+开题报告】基于SpringMVC+Mybatis+Mysql实现基于AI的短视频推荐系统课程设计。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的短视频推荐系统作为一款基于JavaWeb技术构建的创新应用，其重要性不言而喻。本论文旨在探讨和实现基于AI的短视频推荐系统的设计与开发，以提升业务处理效率和用户体验。首先，我们将分析基于AI的短视频推荐系统的需求背景，阐述其在当前市场中的定位。接着，深入研究JavaWeb技术栈，包括Servlet、JSP以及相关的框架如Spring Boot，为基于AI的短视频推荐系统的架构设计提供理论基础。随后，详细描述基于AI的短视频推荐系统的系统设计与实现过程，展示如何利用这些技术实现功能模块。最后，通过测试与性能评估，验证基于AI的短视频推荐系统的稳定性和效率，提出优化建议。此研究不仅对基于AI的短视频推荐系统的完善具有实际价值，也为同类JavaWeb项目的开发提供了参考。

基于AI的短视频推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的短视频推荐系统技术框架

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于其简洁轻量、运行高效。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积和快速的响应时间脱颖而出。在实际的租赁业务场景中，MySQL因其开源、低成本的特性，成为理想的数据库解决方案。这些关键因素共同奠定了MySQL在众多RDBMS中的广泛应用地位，也是我们在毕业设计中优先选用它的主要原因。

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。该模式将程序分解为三个关键部分，以提升可维护性、可扩展性和模块化。Model（模型）专注于数据的结构和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理、获取和处理。View（视图）担当用户交互的界面角色，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形态可以多样化，包括GUI、网页或命令行等。Controller（控制器）作为协调中心，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，以此实现各组件间的有效通信，降低代码的耦合度，提升整体的可维护性。

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。该架构的核心特点在于，用户通过网络浏览器即可与服务器进行交互，实现应用功能。在当前信息化时代，B/S架构仍广泛应用，主要原因在于其显著的优势。首先，开发效率高，程序员只需关注服务器端的编写，减少了客户端的维护工作。其次，对用户设备要求低，仅需具备基本的上网浏览器，无需高昂的硬件配置，尤其在大规模用户群体中，能显著降低用户的设备投入成本。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以提升，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。从用户体验来看，人们已习惯浏览器的使用，避免安装额外软件可减少用户的抵触感和不安全感。因此，综合各方面因素，选择B/S架构作为设计方案是合理的，能满足项目需求。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台的特性在桌面应用和Web服务领域占据重要地位。它不仅支持桌面窗口程序的开发，也能够构建Web应用程序，尤其在后台处理方面表现出色。在Java中，变量是数据存储的关键，它们操作内存，同时也构成了程序安全的基础。由于Java的内存管理机制，它对病毒具有一定的防护能力，从而增强了由Java编写的程序的稳定性和安全性。 Java还具备强大的动态运行特性，允许开发者对预定义的类进行扩展和重写，以实现更丰富的功能。这种灵活性使得Java程序员能够创建可复用的代码模块，这些模块可以在不同的项目中被便捷地引用和调用，极大地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，是当前Java企业级开发中的主流选择，广泛应用于构建复杂的企业级应用程序。该框架体系中，Spring担当核心角色，如同胶水一般整合各个组件，管理bean的实例化与生命周期，实现著名的依赖注入（DI）原则，也称为控制反转（IoC）。SpringMVC在处理用户请求时扮演关键角色，它通过DispatcherServlet截取请求，并依据配置将请求路由至合适的Controller执行业务逻辑。MyBatis是对传统JDBC的一层抽象，简化了数据库底层操作，通过配置映射文件，使得SQL命令与实体类的Mapper接口紧密关联，从而实现了数据查询与操作的便捷性。

基于AI的短视频推荐系统项目-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的短视频推荐系统数据库表设计

数据库表格模板

1. `AI_USER` 表 - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，基于AI的短视频推荐系统系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		用户邮箱，用于基于AI的短视频推荐系统系统通信
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	注册日期时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	最后登录时间
STATUS	TINYINT	1	NOT NULL	1	用户状态，1-正常，0-禁用

2. `AI_LOG` 表 - 日志表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID
USER_ID	INT	11	NOT NULL		操作用户ID，关联 `AI_USER` 表的ID
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL		用户在基于AI的短视频推荐系统系统中的操作描述
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	45	NOT NULL		操作时的IP地址

3. `AI_ADMIN` 表 - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名，基于AI的短视频推荐系统系统的管理员身份
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		管理员邮箱，用于基于AI的短视频推荐系统系统通信

4. `AI_CORE_INFO` 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		关键信息标识，如'系统版本'，'版权信息'等
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL		关键信息内容，对应基于AI的短视频推荐系统系统的具体信息
UPDATE_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	最后更新时间

基于AI的短视频推荐系统系统类图

基于AI的短视频推荐系统前后台

基于AI的短视频推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的短视频推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的短视频推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的短视频推荐系统测试用例

基于AI的短视频推荐系统管理系统测试用例模板

验证基于AI的短视频推荐系统管理系统的功能、性能和稳定性，确保其符合用户需求和预期。

操作系统: Windows 10 / macOS / Linux
浏览器: Chrome 80+ / Firefox 70+ / Safari 13+
Java版本: 1.8+
Web服务器: Tomcat 9.x
数据库: MySQL 8.0+

1. 用户登录

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC01	基于AI的短视频推荐系统登录	正确用户名/密码	登录成功，进入主界面	-	-

2. 数据添加

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC02	添加基于AI的短视频推荐系统记录	合法基于AI的短视频推荐系统信息	基于AI的短视频推荐系统记录保存成功，显示在列表中	-	-

3. 数据查询

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
TC03	搜索基于AI的短视频推荐系统	关键词或ID	返回匹配的基于AI的短视频推荐系统列表	-	-

（此处列出与基于AI的短视频推荐系统系统性能相关的测试用例）

（列出基于AI的短视频推荐系统系统在遇到错误或异常情况时的测试用例）

（针对不同浏览器、操作系统进行基于AI的短视频推荐系统功能验证的测试用例）

（涉及基于AI的短视频推荐系统系统数据安全、权限控制等的测试用例）

（每次更新后，对基于AI的短视频推荐系统核心功能的重新验证）

请根据实际基于AI的短视频推荐系统系统特性填充上述表格，确保覆盖所有关键业务流程。

基于AI的短视频推荐系统部分代码实现

SpringMVC+Mybatis+Mysql实现的基于AI的短视频推荐系统开发与实现【源码+数据库+开题报告】源码下载

总结

在本次以 "基于AI的短视频推荐系统" 为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Servlet、JSP以及MVC架构的核心原理。通过实践，我掌握了如何利用Spring Boot和MyBatis框架构建高效、可扩展的Web应用。基于AI的短视频推荐系统的开发过程强化了我的数据库设计与优化技能，同时也让我体验到版本控制（如Git）与团队协作的重要性。此外，解决调试和性能瓶颈问题，使我更加熟悉了Java的调试工具和性能分析技巧。这次经历不仅巩固了理论知识，更锻炼了解决实际问题的能力，为未来的职业生涯奠定了坚实基础。

正文

SpringMVC+Mybatis+Mysql实现的基于AI的短视频推荐系统开发与实现【源码+数据库+开题报告】

基于AI的短视频推荐系统系统架构图/系统设计图