java+ssm+vue+mysql实现的基于AI的个性化推荐引擎代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的个性化推荐引擎课程设计java+ssm+vue+mysql实现的基于AI的个性化推荐引擎研究与开发【源码+数据库+开题报告】基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的个性化推荐引擎研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的个性化推荐引擎实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于java+ssm+vue+mysql实现基于AI的个性化推荐引擎【源码+数据库+开题报告】基于java+ssm+vue+mysql的基于AI的个性化推荐引擎研究与实现课程设计。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，基于AI的个性化推荐引擎作为现代Web技术的重要应用，已日益凸显其在企业级解决方案中的核心地位。本论文以“基于JavaWeb的基于AI的个性化推荐引擎系统开发”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的个性化推荐引擎平台。首先，我们将详述基于AI的个性化推荐引擎的需求分析与系统设计，接着深入研究JavaWeb的相关框架和技术栈，如Servlet、JSP以及Spring Boot等。随后，通过实际开发过程，展示基于AI的个性化推荐引擎的实现细节，包括数据库设计和前端交互。最后，对系统进行性能测试与优化，确保基于AI的个性化推荐引擎在实际运行环境中的稳定性和可扩展性。此研究不仅提升JavaWeb开发能力，也为同类项目的开发提供参考。

基于AI的个性化推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化推荐引擎技术框架

B/S架构

在信息技术领域，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构相对，它主要强调通过Web浏览器来与服务器进行交互。B/S架构在当今广泛应用的原因在于，许多业务场景下，这种架构显得尤为合适。首先，从开发角度来看，B/S模式提供了便捷的编程环境，降低了客户端的硬件要求，只需具备基本的网络浏览器即可。其次，对于大规模用户群体，采用B/S架构能显著降低用户的硬件投入成本，因为用户无需拥有高性能计算机。此外，由于数据存储在服务器端，安全性得到了一定的保证，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能随时随地访问所需信息和资源。在用户体验层面，人们已习惯于通过浏览器浏览各种内容，若需安装专门的软件来访问特定服务，可能会引发用户的抵触情绪，影响信任度。因此，根据上述分析，B/S架构的设计模式对于满足本论文的需求是恰当的选择。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持传统的桌面应用开发，也能涉足Web领域的应用程序。它以其为基础构建的后端系统尤为常见。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是存储和管理数据的关键，直接影响内存操作，从而关联到计算机安全领域。由于Java的这一特性，它能有效抵御针对由Java编写的程序的病毒攻击，提升了软件的安全性和健壮性。此外，Java的动态执行特性和可扩展性也是其流行的原因。开发者不仅能够利用Java核心库提供的基础类，还能根据需要重写类，实现更丰富的功能。这使得Java具备高度的灵活性，允许程序员封装功能模块，供其他项目复用。只需简单引用并调用相应方法，就能在不同的项目中便捷地集成这些预先开发好的功能组件。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在提升应用程序的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序结构划分为三大关键部分。模型（Model）专注于应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理与处理。视图（View）是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。它可以表现为图形界面、网页或其他形式。控制器（Controller）充当协调者，接收用户的输入，调度模型以处理请求，并指示视图更新以反映结果，从而有效地解耦了各个组件，提升了代码的可维护性。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是当前Java企业级开发中广泛采用的体系架构。该框架在构建复杂的企业级应用系统方面展现出强大能力。Spring作为核心，扮演着项目整合者的角色，它运用依赖注入（DI）原则，管理组件的生命周期，实现控制反转。SpringMVC则在处理用户请求时发挥关键作用，DispatcherServlet调度控制器，确保请求准确路由至对应的Controller以执行业务逻辑。MyBatis作为JDBC的轻量级替代，简化了数据库交互，通过XML或注解方式将SQL操作与实体类映射，使得数据库操作更加便捷且透明。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS），其独特优势使其在同类系统中备受青睐。MySQL以其轻量级的体态、高效的速度以及与生俱来的开源特性，与Oracle、DB2等其他知名数据库相比，展现出极高的性价比。特别是在实际的租赁环境应用中，MySQL由于其低成本和源代码开放的优势，成为了理想的解决方案，这也是我们选择它的核心理由。

基于AI的个性化推荐引擎项目-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的个性化推荐引擎数据库表设计

1. AI_USER - 用户表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	主键，唯一标识用户
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的个性化推荐引擎系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的个性化推荐引擎系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的个性化推荐引擎的通信和找回密码功能
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录加入基于AI的个性化推荐引擎系统的时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近登录基于AI的个性化推荐引擎的时间

2. AI_LOG - 操作日志表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志ID，主键
USER_ID	INT	关联用户ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR(100)	操作描述，记录在基于AI的个性化推荐引擎中的具体行为
ACTION_TIME	TIMESTAMP	操作时间，记录执行操作的精确时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，用于基于AI的个性化推荐引擎系统审计追踪

3. AI_ADMIN - 管理员表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	主键，管理员唯一标识
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于AI的个性化推荐引擎后台系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的个性化推荐引擎后台系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的个性化推荐引擎后台系统的通信和通知
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录加入基于AI的个性化推荐引擎后台系统的时间

4. AI_INFO - 核心信息表

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	关键信息标识，如系统名称、版本等
INFO_VALUE	TEXT	与INFO_KEY关联的具体信息，用于存储基于AI的个性化推荐引擎的核心配置
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后修改时间，记录基于AI的个性化推荐引擎信息更新的时间点

基于AI的个性化推荐引擎系统类图

基于AI的个性化推荐引擎前后台

基于AI的个性化推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化推荐引擎测试用例

序号	测试用例ID	功能模块	输入数据	预期结果	实际结果	测试状态
1	TC_基于AI的个性化推荐引擎_001	用户登录	正确用户名/密码	登录成功，跳转至主页面	基于AI的个性化推荐引擎	Pass/Fail
2	TC_基于AI的个性化推荐引擎_002	数据添加	新基于AI的个性化推荐引擎信息	基于AI的个性化推荐引擎成功添加，数据库更新	基于AI的个性化推荐引擎	Pass/Fail
3	TC_基于AI的个性化推荐引擎_003	数据查询	基于AI的个性化推荐引擎ID	显示对应基于AI的个性化推荐引擎详细信息	显示正确信息	Pass/Fail
4	TC_基于AI的个性化推荐引擎_004	数据编辑	修改后的基于AI的个性化推荐引擎信息	基于AI的个性化推荐引擎信息更新，数据库同步	基于AI的个性化推荐引擎	Pass/Fail
5	TC_基于AI的个性化推荐引擎_005	错误处理	无效基于AI的个性化推荐引擎ID	显示错误提示，不进行操作	提示“未找到基于AI的个性化推荐引擎”	Pass/Fail
6	TC_基于AI的个性化推荐引擎_006	权限控制	无权限用户尝试编辑	操作被阻止，显示权限不足提示	基于AI的个性化推荐引擎管理权限	Pass/Fail
7	TC_基于AI的个性化推荐引擎_007	系统性能	大量基于AI的个性化推荐引擎数据	系统响应时间在可接受范围内	快速加载	Pass/Fail

基于AI的个性化推荐引擎部分代码实现