本项目为基于B/S架构实现人工智能推荐引擎在电商中的应用课程设计B/S架构实现的人工智能推荐引擎在电商中的应用研究与开发（附源码）基于B/S架构实现人工智能推荐引擎在电商中的应用基于B/S架构的人工智能推荐引擎在电商中的应用开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)计算机毕业设计B/S架构人工智能推荐引擎在电商中的应用基于B/S架构的人工智能推荐引擎在电商中的应用设计与实现【源码+数据库+开题报告】。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计
在信息化社会背景下，人工智能推荐引擎在电商中的应用作为一款基于JavaWeb技术构建的创新型应用，其开发旨在解决现有问题，提升用户体验。本论文以人工智能推荐引擎在电商中的应用为研究对象，探讨了如何利用JavaWeb技术进行系统设计与实现。首先，我们将详述人工智能推荐引擎在电商中的应用的需求分析，阐述其在当前环境中的重要地位；其次，介绍JavaWeb开发环境的搭建及核心技术，如Servlet、JSP和DAO模式；再者，深入讨论人工智能推荐引擎在电商中的应用的模块设计与实现过程，展示其实现功能的策略；最后，通过测试与性能优化，确保人工智能推荐引擎在电商中的应用的稳定性和高效性。此研究不仅丰富了JavaWeb开发实践，也为同类项目的开发提供了参考。
人工智能推荐引擎在电商中的应用系统架构图/系统设计图
人工智能推荐引擎在电商中的应用技术框架
MySQL数据库
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），以其特定的优势在众多同类产品中脱颖而出。其核心特性包括轻量级架构、高效性能以及开源本质，这使得MySQL在当前的毕业设计场景中，特别是在模拟真实租赁环境的应用下，显得尤为适用。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高的性价比，并且其开放源码的特性，鼓励了广泛的社区支持和持续创新，这也是我们选择它作为主要技术栈的重要原因。
MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升模块间的独立性和代码的可维护性。该模式将应用划分为三大关键部分：Model（模型）处理数据和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的存储、获取和处理；View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并支持用户操作，其形式多样，包括GUI、网页或命令行等；Controller（控制器）充当协调者，接收用户输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现关注点的分离，有效增强代码的可读性和可扩展性。
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）架构形成对比。在当前信息化时代，B/S架构依然广泛应用，主要归因于其独特的优势。首先，该架构极大地简化了软件开发流程，因为大部分处理逻辑集中在服务器端，而客户端仅需具备基本的网页浏览能力，这显著降低了用户的硬件配置要求。对于大规模用户群体，这意味着显著的成本节约，用户无需投入大量资金升级个人设备。 其次，B/S架构确保了数据的安全性，由于所有数据存储在服务器上，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷、安全地访问所需信息和资源。从用户体验的角度来看，人们已习惯通过浏览器获取多元化信息，若需安装专用软件来访问特定内容，可能会引起用户的反感和不信任，从而影响满意度。 综上所述，鉴于其便利性、经济性和用户接受度，选择B/S架构作为设计基础能够满足实际需求并优化用户体验。
JSP技术
JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它允许开发人员在HTML源文件中集成Java脚本。在服务器端运行时，JSP将这些Java片段转化为HTML，并将生成的静态页面发送至用户浏览器。这一机制使得开发者能便捷地构建具备高度交互性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了基础架构的角色。本质上，每个JSP页面在执行过程中都会被编译为一个Servlet实例。Servlet通过遵循标准接口来处理HTTP请求并构造相应的响应，为JSP提供了强大的功能支撑。
Java语言
Java编程语言以其广泛的应用性位居主流语言之列，既能支持传统的桌面应用开发，也能胜任Web应用的构建。它以其独特的机制，将程序的后台处理能力提升至新的层次。在Java中，变量扮演着核心角色，作为数据存储的抽象概念，它们操控着内存空间，这一特性间接增强了Java对病毒攻击的防护能力，从而提升了由Java编写的程序的稳定性和安全性。 此外，Java具备强大的动态运行特性，其类库不仅包含基础组件，还能被灵活重写，以扩展更多的功能。这种灵活性使得开发者能够创建可复用的代码模块，当其他项目需要类似功能时，只需直接引入并调用相应的方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。
人工智能推荐引擎在电商中的应用项目-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
人工智能推荐引擎在电商中的应用数据库表设计
人工智能推荐引擎在电商中的应用 管理系统数据库表格模板
1.
dianshang_users
- 用户表
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否可为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| id | INT | 11 | NOT NULL | 自增主键 |
| username | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 用户名，唯一标识符 |
| password | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 加密后的密码 |
| VARCHAR | 100 | NOT NULL | 用户邮箱，用于登录和通信 | |
| phone | VARCHAR | 15 | 用户电话号码，非必填 | |
| create_time | TIMESTAMP | NOT NULL | 创建时间 | |
| update_time | TIMESTAMP | NOT NULL | 最后修改时间 | |
| 人工智能推荐引擎在电商中的应用 | VARCHAR | 50 | 关联人工智能推荐引擎在电商中的应用的特定信息或角色 |
2.
dianshang_logs
- 日志表
| 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，自增主键 |
| user_id | INT | 11 | NOT NULL |
与
dianshang_users
表关联的用户ID
|
| operation | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 操作描述，如“登录”，“修改密码”等 |
| detail | TEXT | 操作详情，JSON格式，记录人工智能推荐引擎在电商中的应用相关操作的具体信息 | ||
| create_time | TIMESTAMP | NOT NULL | 日志创建时间 |
3.
dianshang_admins
- 管理员表
| 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，自增主键 |
| username | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 管理员用户名，唯一标识符 |
| password | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 加密后的管理员密码 |
| VARCHAR | 100 | NOT NULL | 管理员邮箱，用于登录和通信 | |
| role | VARCHAR | 20 | NOT NULL | 管理员角色，如"超级管理员"，"普通管理员"等 |
| 人工智能推荐引擎在电商中的应用 | VARCHAR | 50 | 关联人工智能推荐引擎在电商中的应用的特定权限或责任范围 |
4.
dianshang_core_info
- 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否可为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| info_id | INT | 11 | NOT NULL | 核心信息ID，自增主键 |
| key | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 关键字，如"company_name"，"system_version"等 |
| value | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 关键字对应的值，存储人工智能推荐引擎在电商中的应用的核心配置信息 |
| description | TEXT | 关键信息的描述 |
人工智能推荐引擎在电商中的应用系统类图
人工智能推荐引擎在电商中的应用前后台
人工智能推荐引擎在电商中的应用前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
人工智能推荐引擎在电商中的应用后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
人工智能推荐引擎在电商中的应用测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
人工智能推荐引擎在电商中的应用测试用例
1. 登录功能测试
| 测试编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC1.1 | 人工智能推荐引擎在电商中的应用 正确用户名和密码 | 用户名: testUser, 密码: test123 | 成功登录，跳转至主页面 | ||
| TC1.2 | 错误的用户名或密码 | 用户名: wrongUser, 密码: wrong123 | 登录失败，提示错误信息 |
2. 数据查询功能测试
| 测试编号 | 功能描述 | 查询条件 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC2.1 | 搜索特定信息 | 关键词: sampleData | 返回包含sampleData的结果集 | ||
| TC2.2 | 空查询条件 | 查询条件为空 | 显示所有信息或提示无结果 |
3. 数据添加功能测试
| 测试编号 | 功能描述 | 添加数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC3.1 | 添加有效人工智能推荐引擎在电商中的应用数据 | 新增一条完整且有效的人工智能推荐引擎在电商中的应用信息 | 数据成功添加，页面显示新记录 | ||
| TC3.2 | 添加重复人工智能推荐引擎在电商中的应用数据 | 已存在人工智能推荐引擎在电商中的应用的信息 | 提示数据已存在，数据未添加 |
4. 数据修改功能测试
| 测试编号 | 功能描述 | 修改数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC4.1 | 修改人工智能推荐引擎在电商中的应用信息 | 修改已存在的人工智能推荐引擎在电商中的应用信息 | 数据成功更新，页面显示更新后信息 | ||
| TC4.2 | 修改不存在的人工智能推荐引擎在电商中的应用 | 非存在的人工智能推荐引擎在电商中的应用 ID | 提示找不到人工智能推荐引擎在电商中的应用，数据未修改 |
5. 数据删除功能测试
| 测试编号 | 功能描述 | 删除数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC5.1 | 删除人工智能推荐引擎在电商中的应用 | 选择一条有效的人工智能推荐引擎在电商中的应用 | 数据成功删除，页面不再显示该记录 | ||
| TC5.2 | 删除不存在的人工智能推荐引擎在电商中的应用 | 非存在的人工智能推荐引擎在电商中的应用 ID | 提示找不到人工智能推荐引擎在电商中的应用，数据未删除 |
人工智能推荐引擎在电商中的应用部分代码实现
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总结
在我的本科毕业论文《人工智能推荐引擎在电商中的应用：一款基于Javaweb的创新应用》中，我深入探讨了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的Web系统。通过这个项目，我掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心技术，并实践了MVC设计模式。人工智能推荐引擎在电商中的应用的开发过程让我理解了软件生命周期，从需求分析到系统测试，每个阶段都至关重要。此外，团队协作和版本控制（如Git）的经验，强化了我的问题解决能力和项目管理技能。这次经历不仅提升了我的编程能力，也让我认识到持续学习与适应新技术对于计算机专业者的重要性。
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