基于Java WEB实现基于AI的推荐引擎系统【源码+数据库+开题报告】

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在信息化时代背景下，基于AI的推荐引擎系统的开发成为关注焦点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的推荐引擎系统系统。首先，我们将介绍基于AI的推荐引擎系统的基本概念及其在当前领域的应用需求。接着，详细阐述选择JavaWeb作为开发平台的原因，分析其优势与适用场景。随后，将深入研究基于AI的推荐引擎系统的系统架构设计，包括前端展示、后端逻辑处理及数据库交互。最后，通过实际开发过程中的问题解决和性能优化，展现基于AI的推荐引擎系统的实现细节，为同类项目的开发提供参考。此研究旨在提升JavaWeb在基于AI的推荐引擎系统开发中的实践水平，推动相关技术进步。

基于AI的推荐引擎系统系统架构图/系统设计图

基于AI的推荐引擎系统技术框架

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化数据。它的特性使其在同类系统中占据显著地位，常被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其轻量级、高效能的特质脱颖而出。尤为关键的是，MySQL适应于实际的租赁环境，它提供的低成本解决方案以及开放源码的特性，成为我们在毕业设计中选用它的首要考虑因素。

MVC架构（Model-View-Controller）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：Model（模型）、View（视图）和Controller（控制器）。模型负责封装应用程序的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存取和处理。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互动，其形态可以多样化，如GUI、网页或命令行。控制器作为中枢，接收用户的输入，协调模型和视图的协作，根据用户请求从模型获取数据，并指令视图更新显示。通过这种解耦合的方式，MVC模式确保了各组件的独立性和关注点的分离，从而提升了代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于C/S（客户端/服务器）架构的一种提法。该架构的核心特点是用户通过Web浏览器来与服务器交互，实现业务功能。在当前时代，众多系统选择B/S架构，主要原因是某些业务场景对其有特殊需求。首先，B/S架构在开发层面具有高效便捷的优势，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，这极大地减轻了用户的经济负担，尤其在用户基数庞大的情况下，这种成本节省尤为显著。其次，由于数据存储在服务器端，安全性得以保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能安全访问所需信息和资源。从用户体验来看，人们已习惯于使用浏览器获取多样化的信息，若需安装专用软件，可能会引起用户的抵触情绪，降低信任感。因此，综合各方面考量，B/S架构的设计模式对于本毕业设计的要求而言，是恰当且适宜的选择。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能同时支持桌面应用和Web应用的开发。它以其坚实的基础，广泛应用于各类后台处理系统。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，通过操作变量间接作用于内存，这种特性在一定程度上提升了程序的安全性，使得由Java编写的程序对病毒具有一定的抵抗力，从而增强了程序的稳定性和持久性。此外，Java的动态运行机制赋予了它强大的灵活性。开发者不仅能够利用Java核心库提供的基础类，还能根据需要重写这些类，扩展其功能。更为便利的是，开发者可以构建可复用的功能模块进行封装，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相应方法，极大地提高了代码的复用性和开发效率。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的编程框架，它将Java代码融入HTML文档中，实现了网页的服务器端逻辑处理。当用户请求JSP页面时，服务器会执行其中的Java代码，并将执行结果转化为普通的HTML，随后将这个静态化的HTML发送至客户端浏览器展示。JSP技术为开发人员提供了便捷的方式，以构建具备丰富交互特性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了关键角色，它们是JSP的基础，每个JSP页面在运行时都会被翻译成对应的Servlet实例。Servlet遵循标准的接口，有效地处理HTTP请求并生成相应的服务响应。

基于AI的推荐引擎系统项目-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的推荐引擎系统数据库表设计

用户表 (yinqing_USER)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，基于AI的推荐引擎系统系统的主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于登录基于AI的推荐引擎系统系统
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储，保护基于AI的推荐引擎系统账户安全
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		用户电子邮件地址，用于基于AI的推荐引擎系统系统通信
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册日期，记录加入基于AI的推荐引擎系统的时间

日志表 (yinqing_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，基于AI的推荐引擎系统系统操作的日志记录主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		与yinqing_USER表关联，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL		操作描述，描述在基于AI的推荐引擎系统系统中的具体行为
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录在基于AI的推荐引擎系统系统中的执行时间

管理员表 (yinqing_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，基于AI的推荐引擎系统系统的管理员主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名，用于基于AI的推荐引擎系统后台管理身份识别
ADMIN_EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		管理员电子邮件，用于基于AI的推荐引擎系统系统通信和找回密码
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储，保护基于AI的推荐引擎系统后台安全

核心信息表 (yinqing_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	描述
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	核心信息ID，基于AI的推荐引擎系统系统的核心配置主键
KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		关键字，标识基于AI的推荐引擎系统系统中的特定配置项
VALUE	TEXT		NOT NULL		值，存储基于AI的推荐引擎系统系统的配置信息
DESCRIPTION	VARCHAR	255			配置说明，解释该配置在基于AI的推荐引擎系统中的作用和意义

基于AI的推荐引擎系统系统类图

基于AI的推荐引擎系统前后台

基于AI的推荐引擎系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的推荐引擎系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的推荐引擎系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的推荐引擎系统测试用例

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的推荐引擎系统登录模块	正确用户名/密码	登录成功界面	基于AI的推荐引擎系统登录成功界面	Pass
2	TC002	性能测试	处理大量基于AI的推荐引擎系统数据	1000条基于AI的推荐引擎系统数据	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的推荐引擎系统数据加密	加密后的基于AI的推荐引擎系统信息	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的推荐引擎系统搜索功能	搜索关键词"null"	显示无结果信息	显示无匹配基于AI的推荐引擎系统结果	Pass
5	TC005	异常测试	未授权访问基于AI的推荐引擎系统详情	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的推荐引擎系统部分代码实现