springboot+vue实现的点餐系统集成AI推荐功能代码【源码+数据库+开题报告】

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在当今信息化社会中，点餐系统集成AI推荐功能作为JavaWeb技术的重要应用，已日益展现出其在互联网领域的巨大潜力。本论文旨在探讨和实现一款基于JavaWeb的点餐系统集成AI推荐功能系统，旨在提升用户体验，优化业务流程。首先，我们将对点餐系统集成AI推荐功能的现状及需求进行深入分析，接着阐述选用JavaWeb的原因和技术优势。随后，详细设计与实现包括前端界面、后端逻辑以及数据库架构。最后，通过测试与性能评估，验证点餐系统集成AI推荐功能系统的可行性和高效性。本文期望为JavaWeb开发在点餐系统集成AI推荐功能领域的实践提供参考，推动相关技术的创新与发展。

点餐系统集成AI推荐功能系统架构图/系统设计图

点餐系统集成AI推荐功能技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建软件应用的分层设计模式，旨在优化代码结构，提升可维护性和扩展性。该模式将应用主要划分为三个关键部分。模型（Model）专注于封装和管理应用程序的核心数据及业务规则，独立于用户界面，处理数据的存取和运算。视图（View）则担当用户界面的角色，展示由模型提供的信息，并使用户能够与应用进行互动，其形态可多样化，包括图形界面、网页等。控制器（Controller）作为中介，接收用户的输入，协调模型和视图的交互，它向模型请求数据处理，并根据结果驱动视图更新，以此实现对用户请求的响应。通过MVC模式，各组件的职责明确，降低了复杂度，有利于代码的长期维护。

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，客户端/服务器）架构形成对比。该架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端，来接入和交互服务器端的应用。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，从开发角度，B/S模式简化了程序开发流程，降低了维护成本。其次，对于用户而言，只需具备基本的网络浏览器环境，无需高性能计算机，即可轻松访问应用，这显著降低了用户的硬件投入。此外，由于数据集中存储在服务器端，安全性得到保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。在用户体验层面，浏览器已成为人们获取信息的主要工具，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。综上所述，B/S架构在满足设计需求方面展现出其适应性和实用性。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款针对初学者和经验丰富的Spring框架开发者设计的简化开发的框架。其易学性是其显著特点，丰富的学习资源，无论英文或中文，遍布全球，为学习者提供了便利。该框架全面兼容Spring项目，允许平滑过渡，无需对代码进行额外的WAR打包步骤，即可直接运行。Spring Boot内置了Servlet容器，提升了开发效率。此外，它还集成了应用程序监控功能，使得在运行时能够实时监控项目状态，精准定位并解决问题，从而促进开发者高效地进行故障排查和修复。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语种，其独特之处在于能胜任桌面应用程序和Web应用的开发。它以其为基础构建的后端系统在当前信息技术领域占据重要地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象表示，负责管理内存，从而在一定程度上增强了对计算机安全的防护，使得由Java编写的程序对病毒具有一定的免疫力，提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备强大的动态执行特性，允许开发者对内置类进行重定义和扩展，极大地丰富了其功能范畴。此外，通过模块化编程，开发者可以封装常用功能，形成可复用的代码库。这样一来，其他项目在需要相似功能时，只需引入相应模块并调用相应方法，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专用于构建用户界面及单页面应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入既有项目，既可用于小规模的功能增强，也可支持构建全方位的前端解决方案。该框架的核心聚焦于视图层，特性包括简洁的学习曲线、便捷的数据绑定、强大的组件系统以及客户端路由功能。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将应用程序分解为独立且可复用的组件，每个组件专注于特定的功能区域，从而提升代码的模块化和维护性。其详尽的文档与活跃的社区为初学者提供了友好的学习环境和支持，确保了高效的开发流程。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选为关系型数据库管理系统（RDBMS）的核心组件。它以其特有的优势在众多同类系统中脱颖而出，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，MySQL具备轻量级、高效运行的特质。尤为关键的是，它完全契合实际的租赁场景，不仅成本效益高，而且其开源性质允许灵活的开发和定制，这正是我们选择它的主要动因。

点餐系统集成AI推荐功能项目-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

点餐系统集成AI推荐功能数据库表设计

用户表 (diancan_USER)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符, 自增长主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名, 点餐系统集成AI推荐功能系统的登录账号
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码, 用于点餐系统集成AI推荐功能系统身份验证
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱, 用于点餐系统集成AI推荐功能系统通讯
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	注册日期, 记录用户在点餐系统集成AI推荐功能系统中的注册时间

日志表 (diancan_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志唯一ID, 自增长主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL	关联用户ID, 指示点餐系统集成AI推荐功能系统中的操作用户
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL	操作描述, 描述在点餐系统集成AI推荐功能系统中的具体行为
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	操作时间, 记录点餐系统集成AI推荐功能系统中事件发生的时间

管理员表 (diancan_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符, 自增长主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名, 在点餐系统集成AI推荐功能系统中的登录账号
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码, 用于点餐系统集成AI推荐功能系统管理员身份验证
PRIVILEGE	INT	1	NOT NULL	权限等级, 决定在点餐系统集成AI推荐功能系统中的管理权限范围

核心信息表 (diancan_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	核心信息ID, 自增长主键
KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	关键字, 用于标识点餐系统集成AI推荐功能系统中的特定配置或信息
VALUE	TEXT		NOT NULL	值, 存储与关键字相关的点餐系统集成AI推荐功能系统核心信息内容
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	最后修改日期, 记录点餐系统集成AI推荐功能系统信息的最近更新时间

点餐系统集成AI推荐功能系统类图

点餐系统集成AI推荐功能前后台

点餐系统集成AI推荐功能前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

点餐系统集成AI推荐功能后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

点餐系统集成AI推荐功能测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

点餐系统集成AI推荐功能测试用例

1. 测试用例ID: TC_点餐系统集成AI推荐功能_001

功能描述: 用户登录

前置条件:

用户已注册
系统运行正常

测试步骤:

打开点餐系统集成AI推荐功能管理系统首页
输入注册的用户名和密码
点击“登录”按钮

预期结果:

用户成功登录，跳转至个人中心页面

2. 测试用例ID: TC_点餐系统集成AI推荐功能_002

功能描述: 新增点餐系统集成AI推荐功能

前置条件:

用户已登录，具有新增权限
系统显示点餐系统集成AI推荐功能管理界面

测试步骤:

在点餐系统集成AI推荐功能管理页面点击“新增”按钮
填写点餐系统集成AI推荐功能的相关信息（如名称、描述等）
点击“保存”按钮

预期结果:

点餐系统集成AI推荐功能信息保存成功，页面显示新增的点餐系统集成AI推荐功能

3. 测试用例ID: TC_点餐系统集成AI推荐功能_003

功能描述: 点餐系统集成AI推荐功能搜索

前置条件:

用户已登录
系统有至少一个点餐系统集成AI推荐功能记录

测试步骤:

在点餐系统集成AI推荐功能搜索框输入关键字
点击“搜索”或按回车键

预期结果:

显示包含关键字的点餐系统集成AI推荐功能列表

4. 测试用例ID: TC_点餐系统集成AI推荐功能_004

功能描述: 点餐系统集成AI推荐功能删除

前置条件:

用户已登录，具有删除权限
系统有可删除的点餐系统集成AI推荐功能记录

测试步骤:

在点餐系统集成AI推荐功能列表中选择一条记录
点击“删除”按钮并确认操作

预期结果:

点餐系统集成AI推荐功能记录从列表中移除，数据库中相应记录被删除

注意事项:

所有操作应确保系统无异常提示，数据完整性和一致性得到维护。
对于异常输入，系统应有相应的错误提示。 ```

点餐系统集成AI推荐功能部分代码实现