基于springmvc的AI驱动的电影推荐设计课程设计

本项目为（附源码）基于springmvc实现AI驱动的电影推荐基于springmvc的AI驱动的电影推荐设计与开发课程设计基于springmvc的AI驱动的电影推荐实现javaee项目:AI驱动的电影推荐基于springmvc的AI驱动的电影推荐设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于springmvc的AI驱动的电影推荐实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当前数字化时代，AI驱动的电影推荐作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与优化成为研究焦点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的AI驱动的电影推荐系统，以满足现代社会的迫切需求。首先，我们将分析AI驱动的电影推荐的市场背景及用户需求，为设计打下基础。接着，深入研究JavaWeb框架，如Spring Boot和Struts2，以实现AI驱动的电影推荐的模块化开发。再者，通过集成MySQL数据库和Ajax异步通信，提升AI驱动的电影推荐的数据处理能力和用户体验。最后，对系统进行性能测试和安全性评估，确保AI驱动的电影推荐的稳定运行。此研究不仅对AI驱动的电影推荐的发展具有实践指导意义，也为JavaWeb应用的创新提供参考。

AI驱动的电影推荐系统架构图/系统设计图

AI驱动的电影推荐技术框架

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初学者和经验丰富的Spring框架开发者设计的简化开发流程的框架。其易学性体现在丰富的学习资源上，无论国内外，都能找到详尽的英文或中文教程。该框架能够支持所有Spring应用程序，并实现平滑过渡。一个显著特点是内置了Servlet容器，使得开发者无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot还集成了应用程序监控功能，允许在运行时实时监控项目状态，高效地定位和解决问题，从而提高开发效率和问题修复速度。

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）。MySQL以其特有的优势在众多同类系统中脱颖而出，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。其小巧的体积、高效的运行速度以及开源的本质，使得MySQL在实际应用中展现出极高的性价比。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL具备更低的成本和更灵活的开发模式，这正是它适应本次毕业设计中模拟真实租赁环境的核心价值。因此，MySQL成为了我们的首选，主要基于其经济高效和源代码开放的特性。

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专用于构建用户界面及单页应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入现有项目，既能担当局部功能增强，亦可支撑起整个前端应用的开发。该框架的核心聚焦于视图层，强调易学性和易整合性，并具备高效的数据绑定、组件系统以及客户端路由等特性。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将界面拆分为独立且可复用的组件，每个组件专注于特定的功能领域，从而提升代码的模块化和可维护性。其平滑的学习曲线、详尽的文档支持以及活跃的社区生态，确保了开发者能迅速适应并高效地进行开发工作。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是通过Web浏览器来访问和交互服务器。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便捷的编程环境，降低了客户端的硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可，极大地降低了客户端的成本，尤其在大规模用户群体中，这一优点尤为显著。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面有较好的保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能即时访问所需的信息和服务，提供了良好的可访问性和灵活性。此外，用户通常习惯于使用浏览器浏览各类信息，因此采用无需额外安装软件的B/S架构，更符合用户的使用习惯，有利于提升用户体验和系统接受度。综上所述，选择B/S架构作为设计基础，是充分考虑到其实用性、经济性和用户友好性的理想选择。

MVC（Model-View-Controller）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、可扩展性和模块化。该模式将程序分解为三个关键部分，以实现不同职责的明确划分。Model（模型）部分专注于处理应用程序的数据和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理、获取和处理。View（视图）则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各种操作，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行界面。Controller（控制器）作为中枢，协调用户输入与模型和视图之间的交互，接收用户的指令，驱动模型执行相应操作，并指示视图更新显示，确保各组件间的低耦合度，从而提高代码的可维护性。

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多种平台的软件开发，包括桌面应用和Web应用。它以其强大的后端处理能力，成为了许多程序设计的基础。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Java应对安全挑战的核心机制。由于Java对内存操作的间接性，它能够有效抵御针对Java程序的直接病毒攻击，从而提升了程序的健壮性。此外，Java的动态特性赋予了它强大的灵活性。开发者不仅可以利用Java核心库提供的基础类，还能对这些类进行重写和扩展，实现更复杂的功能。这种特性鼓励了代码的复用，开发者可以封装功能模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引用并调用相关方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

AI驱动的电影推荐项目-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

AI驱动的电影推荐数据库表设计

用户表 (qudong_USER)

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，自增长主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，AI驱动的电影推荐系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的密码，用于AI驱动的电影推荐系统登录验证
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		用户邮箱，AI驱动的电影推荐系统中的联系方式
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册时间，记录AI驱动的电影推荐系统中的注册日期和时间
LAST_LOGIN	DATETIME			NULL	最后一次登录时间，记录用户在AI驱动的电影推荐系统中的活动

日志表 (qudong_LOG)

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，自增长主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		与qudong_USER表的ID关联，记录操作用户
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL		操作描述，记录在AI驱动的电影推荐系统中的具体行为
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录在AI驱动的电影推荐系统中的执行时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	45	NOT NULL		用户执行操作时的IP地址，便于AI驱动的电影推荐系统追踪和审计

管理员表 (qudong_ADMIN)

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，自增长主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名，AI驱动的电影推荐系统的管理员身份标识
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的管理员密码，用于AI驱动的电影推荐系统后台登录验证
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		管理员邮箱，AI驱动的电影推荐系统内的联系方式
CREATED_AT	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在AI驱动的电影推荐系统中的添加时间
UPDATED_AT	DATETIME			NULL	更新时间，记录管理员信息在AI驱动的电影推荐系统中的最近修改时间

核心信息表 (qudong_CORE_INFO)

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		关键信息键，如系统名称、版本等，用于AI驱动的电影推荐的核心配置
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL		关键信息值，对应AI驱动的电影推荐系统中的具体信息内容
CREATED_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	信息创建时间，记录AI驱动的电影推荐系统中的初始化设置时间

AI驱动的电影推荐系统类图

AI驱动的电影推荐前后台

AI驱动的电影推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

AI驱动的电影推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

AI驱动的电影推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

AI驱动的电影推荐测试用例

序号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	AI驱动的电影推荐登录功能测试	正确用户名 & 密码	登录成功界面	登录成功界面	Pass
2	AI驱动的电影推荐错误登录测试	错误用户名或密码	错误提示信息	错误提示信息	Pass
3	AI驱动的电影推荐数据添加测试	新AI驱动的电影推荐信息	数据成功添加提示	数据成功添加提示	Pass
4	AI驱动的电影推荐数据查询测试	存在的AI驱动的电影推荐 ID	AI驱动的电影推荐详细信息	AI驱动的电影推荐详细信息	Pass
5	AI驱动的电影推荐数据修改测试	存在的AI驱动的电影推荐 ID & 修改后信息	修改成功提示	修改成功提示	Pass
6	AI驱动的电影推荐数据删除测试	存在的AI驱动的电影推荐 ID	AI驱动的电影推荐删除成功提示	AI驱动的电影推荐删除成功提示	Pass
7	AI驱动的电影推荐权限访问测试	未授权用户尝试访问管理页面	无权限提示	无权限提示	Pass
8	AI驱动的电影推荐系统性能测试	大量并发请求	系统稳定，响应时间合理	系统稳定，响应时间合理	Pass

AI驱动的电影推荐部分代码实现