基于SpringMVC的基于知识图谱的新闻关联推荐设计

本项目为web大作业_基于SpringMVC的基于知识图谱的新闻关联推荐设计（附源码）SpringMVC的基于知识图谱的新闻关联推荐项目代码基于SpringMVC的基于知识图谱的新闻关联推荐研究与实现课程设计SpringMVC实现的基于知识图谱的新闻关联推荐开发与实现（附源码）基于SpringMVC的基于知识图谱的新闻关联推荐研究与实现java项目:基于知识图谱的新闻关联推荐。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，基于知识图谱的新闻关联推荐的开发成为JavaWeb技术应用的重要研究方向。本论文以\"基于JavaWeb的基于知识图谱的新闻关联推荐系统设计与实现\"为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于知识图谱的新闻关联推荐平台。首先，我们将阐述基于知识图谱的新闻关联推荐在行业中的重要地位和需求背景；其次，详述系统的设计理念与架构，包括前端展示与后端逻辑处理；再者，深入分析关键技术如Servlet、JSP及数据库交互在基于知识图谱的新闻关联推荐中的应用；最后，通过实际操作演示和性能测试，验证基于知识图谱的新闻关联推荐系统的可行性和优越性。此研究期望能为JavaWeb领域的创新与实践提供有价值的参考。

基于知识图谱的新闻关联推荐系统架构图/系统设计图

基于知识图谱的新闻关联推荐技术框架

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、可扩展性和模块化。该模式将应用主要划分为三个关键部分：模型（Model）：这部分专注于应用程序的数据管理和业务逻辑。它独立于用户界面，负责数据的存储、处理和获取。视图（View）：视图构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户进行操作。视图的形式多样，可以是图形界面、网页或者命令行界面。控制器（Controller）：作为应用程序的指挥中心，控制器接收用户的输入，协调模型和视图的活动以响应用户请求。它从模型获取数据，随后指示视图更新以反映这些变化。通过MVC模式，关注点得以分离，使得代码更加有序，便于理解和维护。

B/S架构

在计算机系统设计领域，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构相对，其核心特点在于用户通过Web浏览器来与服务器交互。这种架构在当前时代依然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了开发过程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的逻辑，而客户端仅需一个标准的网络浏览器即可运行应用，降低了用户的硬件要求。这尤其在大规模用户群体中，能够显著降低用户的设备成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了较好的数据安全性和可访问性。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，增强了系统的灵活性和便捷性。在用户体验方面，人们已经非常习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需要安装专门的软件来访问特定服务，可能会引起用户的抵触情绪，影响信任感。因此，考虑到易用性、成本效益和用户接受度，B/S架构仍然是许多项目设计的理想选择，也符合本毕业设计的要求。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初学者及经验丰富的Spring框架开发者设计的便捷框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教程资源遍布国内外，为学习者提供了便利。该框架支持所有Spring项目，实现轻松迁移，且内置了Servlet容器，允许程序在不打包为WAR文件的情况下直接运行。此外，Spring Boot还集成了应用程序监控功能，能在运行时实时监控项目状态，精准定位并识别问题，从而帮助开发者迅速调试和修复，提升问题解决效率。

Vue框架

Vue.js 是一种渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面和单页应用（SPA）。它以灵活的方式设计，既能方便地融入现有项目以增强特定功能，也可用于开发复杂的全栈前端应用。该框架的核心专注于视图层，学习曲线平缓，且与数据绑定、组件体系以及客户端路由等高级特性相结合，使开发更为高效。Vue.js 提倡组件化开发，允许将用户界面拆分为独立、可重用的组件，每个组件都承载着应用的特定职责，从而实现代码的模块化和易于维护。丰富的官方文档和活跃的社区支持，确保了开发者能够迅速熟悉并投入开发。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。它的名称直指其关系数据模型的本质，该系统以其轻量级、高效能的特质著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL显得更为小巧且快速，尤其适合实际的租赁环境应用。此外，其开源本质和低成本解决方案是其备受青睐的关键因素，这使得MySQL成为本毕业设计的理想选择。

Java语言

Java作为一种广泛采纳的编程语言，其独特之处在于能胜任桌面应用和Web应用的开发。它以其坚实的后端处理能力，成为了众多应用程序开发的基础。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据存储的抽象概念，直接与内存交互，从而关联到计算机系统的安全性。得益于其内存管理和执行机制，Java具备了一定的抵御病毒的能力，增强了由Java构建的应用程序的健壮性。此外，Java的动态特性赋予了它强大的灵活性。开发者不仅能利用其内置的基本类，还能自定义并重写类，以扩展其功能。这种面向对象的特性使得Java能够实现模块化编程，开发出的函数库或组件可以被其他项目轻松引用和调用，极大地提高了代码的复用性和项目的开发效率。

基于知识图谱的新闻关联推荐项目-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

基于知识图谱的新闻关联推荐数据库表设计

用户表 (tupu_USER)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符(基于知识图谱的新闻关联推荐中的用户ID)
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名(基于知识图谱的新闻关联推荐登录名)
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL	用户密码（加密存储）
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱（用于基于知识图谱的新闻关联推荐通信）
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	注册日期
LAST_LOGIN	DATETIME		NULL	最后登录时间
STATUS	TINYINT	1	NOT NULL	用户状态（0-禁用，1-正常）
${PRODUCT}	VARCHAR	50	NULL	用户在基于知识图谱的新闻关联推荐中的特定角色或权限描述

日志表 (tupu_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志ID
USER_ID	INT	11	NOT NULL	操作用户ID (tupu_USER表的外键)
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL	操作描述（如：“在基于知识图谱的新闻关联推荐中…”）
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	操作时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	15	NOT NULL	操作者的IP地址
DETAILS	TEXT		NULL	操作详细信息

管理员表 (tupu_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员ID（基于知识图谱的新闻关联推荐超级用户）
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL	管理员密码（加密存储）
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱（基于知识图谱的新闻关联推荐工作联系）
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	创建日期

核心信息表 (tupu_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	关键信息标识（如：“基于知识图谱的新闻关联推荐版本号”）
INFO_VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL	关键信息值（如：“v1.0.1”）
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	最后更新时间

基于知识图谱的新闻关联推荐系统类图

基于知识图谱的新闻关联推荐前后台

基于知识图谱的新闻关联推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于知识图谱的新闻关联推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于知识图谱的新闻关联推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于知识图谱的新闻关联推荐测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	状态
TC01	基于知识图谱的新闻关联推荐登录功能	1. 打开基于知识图谱的新闻关联推荐网页 2. 输入有效用户名和密码 3. 点击“登录”按钮	用户成功进入系统界面	基于知识图谱的新闻关联推荐登录成功
TC02	基于知识图谱的新闻关联推荐注册新用户	1. 访问注册页面 2. 填写必填信息 3. 确认并提交	新用户账户创建成功通知	基于知识图谱的新闻关联推荐注册完成
TC03	基于知识图谱的新闻关联推荐数据查询	1. 登录基于知识图谱的新闻关联推荐系统 2. 输入查询条件 3. 点击“查询”	显示符合查询条件的数据列表	基于知识图谱的新闻关联推荐显示正确数据
TC04	基于知识图谱的新闻关联推荐数据添加	1. 进入添加页面 2. 填写必要信息 3. 提交新数据	新数据出现在基于知识图谱的新闻关联推荐的列表中	基于知识图谱的新闻关联推荐成功添加数据
TC05	基于知识图谱的新闻关联推荐数据编辑与删除	1. 选择一条记录进行编辑 2. 修改信息后保存 3. 删除另一条记录	编辑后的数据更新成功，删除记录消失	基于知识图谱的新闻关联推荐数据操作成功

基于知识图谱的新闻关联推荐部分代码实现