基于JSP实现基于AI的个性化家电推荐(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为（附源码）JSP实现的基于AI的个性化家电推荐研究与开发web大作业_基于JSP的基于AI的个性化家电推荐研究与实现基于JSP的基于AI的个性化家电推荐开发（附源码）JSP实现的基于AI的个性化家电推荐开发与实现web大作业_基于JSP的基于AI的个性化家电推荐实现web大作业_基于JSP的基于AI的个性化家电推荐设计与实现。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，基于AI的个性化家电推荐作为一款基于JavaWeb技术的创新型应用，其开发与研究显得尤为重要。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的个性化家电推荐系统，为用户提供优质服务。首先，我们将阐述基于AI的个性化家电推荐的背景及意义，分析现有市场的需求；接着，详细描述系统设计与实现过程，包括技术选型、架构设计等；然后，针对基于AI的个性化家电推荐的关键功能模块进行深入剖析；最后，通过测试与优化，确保系统的稳定性和性能。此研究旨在推动JavaWeb技术在基于AI的个性化家电推荐领域的实践应用，为同类项目提供参考。

基于AI的个性化家电推荐系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化家电推荐技术框架

MySQL数据库

在数据库领域，MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（Relational Database Management System, RDBMS）。其独特之处在于，它以其轻量级、高效能的特性脱颖而出，被誉为最盛行的RDBMS之一。与Oracle、DB2等大型数据库相比，MySQL显得更为小巧且快速，尤其适合于实际的租赁环境。关键优势还体现在其低廉的成本和开放源码的特性，这使得MySQL成为毕业设计的理想选择。

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）是对传统的C/S架构的补充与演变。这种架构的核心特点是用户通过Web浏览器与服务器进行交互，而非依赖特定的客户端应用程序。B/S架构在现代社会中广泛应用，主要原因在于其多方面的优势。首先，它极大地简化了开发过程，因为开发者只需关注服务器端的逻辑，而用户端的需求则统一通过浏览器解决。这降低了对用户设备的硬件要求，一台能够上网的普通计算机配备标准浏览器即可满足需求，从而节省了大量硬件升级的成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了较好的安全性，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能安全地访问所需的信息和资源。此外，用户已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装额外软件来访问特定服务，可能会引起用户的抵触感和不安全感，影响用户体验。因此，在考虑易用性、成本效益和用户接受度等因素后，B/S架构仍然是许多项目设计的理想选择，包括本毕业设计在内。

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，并将生成的HTML响应发送至客户端浏览器。这种技术极大地简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。值得注意的是，JSP本质上是建立在Servlet基础之上的，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet作为一种标准的接口，负责处理HTTP请求并构造相应的响应，为JSP提供了强大的后端支持。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持桌面应用程序的开发，也能够构建网络应用程序，尤其是作为后端处理技术备受青睐。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们管理和操作内存，这种特性间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件对病毒具有一定的免疫力，从而提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java具备动态执行的特性，其类库不仅限于预定义的基础类，允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了Java的功能。开发者甚至可以封装功能模块，供其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相关方法，大大提高了代码的可重用性和效率。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛应用的软件设计模式，旨在提升程序的模块化、可维护性和扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：Model（模型）、View（视图）和Controller（控制器）。模型专注于封装应用程序的核心数据结构和业务规则，独立于用户界面，处理数据的存储和处理。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，其形态可以是图形、网页或其他形式。控制器作为中介，接收用户的指令，协调模型和视图的活动，它从模型获取数据，根据需要更新视图以响应用户请求。这种分离职责的方式有助于降低代码复杂度，增强其可读性和可维护性。

基于AI的个性化家电推荐项目-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AI的个性化家电推荐数据库表设计

用户表 (AI_USER)

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的个性化家电推荐系统的登录账号，唯一
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的个性化家电推荐系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的个性化家电推荐系统中的通知和找回密码
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于AI的个性化家电推荐系统中的注册日期和时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近登录基于AI的个性化家电推荐系统的时间
STATUS	TINYINT	用户状态（1-正常，0-禁用），控制基于AI的个性化家电推荐系统的账户访问权限

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符，主键，自增长
USER_ID	INT	与AI_USER表关联，记录操作用户
ACTION	VARCHAR(50)	操作描述，记录在基于AI的个性化家电推荐系统中的具体行为
ACTION_TIME	TIMESTAMP	操作时间，记录在基于AI的个性化家电推荐系统执行该动作的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户IP地址，记录操作时的网络地址，便于基于AI的个性化家电推荐系统审计追踪
DETAILS	TEXT	操作详情，详细描述基于AI的个性化家电推荐系统中的操作内容

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符，主键，自增长
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于AI的个性化家电推荐系统的后台管理员身份
ADMIN_EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的个性化家电推荐系统内部通信和通知
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的个性化家电推荐系统的后台管理权限验证
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在基于AI的个性化家电推荐系统中的添加日期和时间

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	关键信息键，如“system_name”或“version”，标识基于AI的个性化家电推荐信息
INFO_VALUE	TEXT	关键信息值，存储基于AI的个性化家电推荐的核心配置或状态信息
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	更新时间，记录基于AI的个性化家电推荐信息的最后修改日期和时间
DESCRIPTION	VARCHAR(255)	信息描述，简述该核心信息在基于AI的个性化家电推荐系统中的作用

基于AI的个性化家电推荐系统类图

基于AI的个性化家电推荐前后台

基于AI的个性化家电推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化家电推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化家电推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化家电推荐测试用例

编号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	测试结果	备注
TC1	基于AI的个性化家电推荐登录功能	正确用户名/密码	登录成功界面	-	-	-
TC2	基于AI的个性化家电推荐注册新用户	合法用户信息	注册确认消息	-	-	-
TC3	基于AI的个性化家电推荐搜索信息	关键词 "example"	包含关键词的结果	-	-	-
TC4	基于AI的个性化家电推荐添加信息	新信息数据	信息添加成功提示	-	-	-
TC5	基于AI的个性化家电推荐编辑信息	已存在信息ID, 更新内容	信息更新成功提示	-	-	-
TC6	基于AI的个性化家电推荐删除信息	存在的ID	信息删除成功提示	-	-	-
TC7	基于AI的个性化家电推荐权限验证	无权限用户尝试访问管理员页面	访问受限提示	-	-	-
TC8	基于AI的个性化家电推荐系统性能测试	大量并发请求	系统响应时间在可接受范围内	-	-	-
TC9	基于AI的个性化家电推荐数据恢复	恢复前一天数据请求	数据成功回滚	-	-	-
TC10	基于AI的个性化家电推荐安全性测试	非法SQL注入尝试	防御机制触发，操作失败	-	-	-

基于AI的个性化家电推荐部分代码实现