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在当今信息化社会,大数据驱动的视频推荐系统作为一款基于JavaWeb技术的创新应用,其开发与优化显得尤为重要。本论文旨在探讨大数据驱动的视频推荐系统的设计理念,阐述使用JavaWeb技术进行开发的原因,并详细分析其架构与功能实现。首先,我们将介绍大数据驱动的视频推荐系统的背景及意义,展示其在解决实际问题中的潜力。接着,深入研究JavaWeb平台的优势,以及它如何为大数据驱动的视频推荐系统提供稳定、高效的运行环境。随后,通过详细的设计与实现过程,展示大数据驱动的视频推荐系统的关键技术,包括数据库交互、前端界面和后端逻辑。最后,对大数据驱动的视频推荐系统进行性能测试与评估,提出改进策略,以期为JavaWeb领域的应用开发提供有价值的参考。
大数据驱动的视频推荐系统系统架构图/系统设计图




大数据驱动的视频推荐系统技术框架
MVC(Model-View-Controller)架构是一种经典的软件设计模式,旨在提升应用程序的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分:Model(模型)负责管理应用程序的核心数据和业务逻辑,独立于用户界面;View(视图)作为用户交互的界面,展示由模型提供的数据,并支持用户与应用的互动,其形态可以多样化;Controller(控制器)充当中枢,接收并处理用户的输入,协调模型和视图以响应用户请求,从而实现关注点的分离,有效提高代码的可维护性。
Vue框架
Vue.js,作为一个渐进式的JavaScript框架,专注于构建用户界面与单页面应用(SPA)。它的设计理念在于无缝融入现有项目,也可支持全方位的前端开发。核心库聚焦于视图层,学习曲线平缓,且具备高效的双向数据绑定、组件系统以及客户端路由管理。Vue.js提倡组件化开发,允许开发者将应用拆解为独立、可重用的组件,每个组件承载特定的功能,从而提升代码的模块化和维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区,Vue.js为新手提供了友好的学习环境和支持。
SpringBoot框架
Spring Boot是一款面向初级和资深Spring框架开发者 alike的框架,其学习曲线平缓,丰富的学习资源,无论英文还是中文,都使得学习过程更为便捷。它全面支持Spring生态系统,允许开发者无缝地迁移和运行各类Spring项目。值得注意的是,Spring Boot内建了Servlet容器,因此无需将应用程序打包为WAR文件即可直接执行。此外,它还集成了应用监控功能,使得在运行时能够实时监控并诊断项目状态,帮助开发者迅速定位和解决问题,从而提高故障排查和修复的效率。
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,RDBMS)。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。MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及开源和低成本的特性著称,相较于Oracle和DB2等其他大型数据库,它更能适应实际的租赁环境需求。这些关键因素,尤其是其经济性和源代码开放性,构成了选择MySQL的主要理由。
Java语言
Java语言作为一种广泛应用的编程语种,不仅支持桌面应用的开发,还广泛应用于创建Web应用程序。其独特之处在于,它以变量为中心,变量是存储数据的关键,与内存管理紧密相关,从而在一定程度上增强了程序的安全性,使得由Java编写的程序能够抵抗特定的病毒攻击,提升了软件的稳定性和持久性。此外,Java具备强大的动态执行特性,允许开发者对内置类进行扩展和重定义,进一步丰富了其功能。更值得一提的是,Java鼓励代码复用,开发者可以构建可重用的功能模块,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,极大地提高了开发效率和代码的可维护性。
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)是相对于C/S架构(Client/Server,客户端/服务器模式)提出的。B/S架构的核心特点是通过Web浏览器来与远程服务器交互,实现数据访问和服务获取。这种架构在现代社会中广泛应用,主要原因在于其独特的优点。首先,它极大地简化了软件开发,因为大部分业务逻辑和数据处理集中在服务器端,降低了客户端的维护成本。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,这显著降低了用户的硬件投入,尤其在大规模用户群体中,能节省大量费用。此外,B/S架构的数据存储在服务器上,确保了数据的安全性,用户无论身处何地,只要有网络连接,就能访问所需信息,增强了系统的可访问性和灵活性。考虑到用户的使用习惯,浏览器已经成为获取信息的主要工具,采用B/S架构可以提供无缝的用户体验,避免了安装额外软件可能带来的抵触感和不安全感。因此,根据上述理由,B/S架构在当前设计需求中仍具有高度的适用性。
大数据驱动的视频推荐系统项目-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
大数据驱动的视频推荐系统数据库表设计
qudong_USER 表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否为空 | 默认值 | 字段注释 |
---|---|---|---|---|---|
id | INT | 11 | NOT NULL | AUTO_INCREMENT | 用户唯一标识符,大数据驱动的视频推荐系统系统中的主键 |
username | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 用户名,用于登录大数据驱动的视频推荐系统系统 | |
password | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 用户密码,加密存储,保护大数据驱动的视频推荐系统用户账户安全 | |
VARCHAR | 100 | 用户邮箱,用于大数据驱动的视频推荐系统系统通知和找回密码 | |||
create_time | TIMESTAMP | NOT NULL | CURRENT_TIMESTAMP | 用户创建时间,记录用户在大数据驱动的视频推荐系统系统中的注册时间 |
qudong_LOG 表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否为空 | 默认值 | 字段注释 |
---|---|---|---|---|---|
log_id | INT | 11 | NOT NULL | AUTO_INCREMENT | 日志ID,大数据驱动的视频推荐系统系统的操作日志主键 |
user_id | INT | 11 | NOT NULL | 关联qudong_USER表的用户ID,记录操作用户 | |
operation | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 操作描述,记录在大数据驱动的视频推荐系统系统中的具体行为 | |
time_stamp | TIMESTAMP | NOT NULL | CURRENT_TIMESTAMP | 操作时间,记录大数据驱动的视频推荐系统系统中的事件发生时间 | |
ip_address | VARCHAR | 45 | 操作IP地址,用于追踪大数据驱动的视频推荐系统系统中的操作来源 |
qudong_ADMIN 表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否为空 | 默认值 | 字段注释 |
---|---|---|---|---|---|
admin_id | INT | 11 | NOT NULL | AUTO_INCREMENT | 管理员ID,大数据驱动的视频推荐系统系统的管理员主键 |
username | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 管理员用户名,用于大数据驱动的视频推荐系统系统后台登录 | |
password | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 管理员密码,加密存储,保证大数据驱动的视频推荐系统后台安全 | |
VARCHAR | 100 | 管理员邮箱,用于大数据驱动的视频推荐系统系统内部通讯和通知 | |||
create_time | TIMESTAMP | NOT NULL | CURRENT_TIMESTAMP | 管理员创建时间,记录在大数据驱动的视频推荐系统系统中的入职时间 |
qudong_CORE_INFO 表
字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否为空 | 默认值 | 字段注释 |
---|---|---|---|---|---|
info_key | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 核心信息键,标识大数据驱动的视频推荐系统系统中的关键配置项 | |
info_value | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 核心信息值,存储大数据驱动的视频推荐系统系统的动态配置数据 | |
description | TEXT | 描述,说明该信息在大数据驱动的视频推荐系统系统中的作用和含义 |
大数据驱动的视频推荐系统系统类图




大数据驱动的视频推荐系统前后台
大数据驱动的视频推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
大数据驱动的视频推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
大数据驱动的视频推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
大数据驱动的视频推荐系统测试用例
1. 登录功能
测试编号 | 描述 | 输入 | 预期输出 | 实际输出 | 结果 |
---|---|---|---|---|---|
TC1.1 | 正确用户名和密码 | 大数据驱动的视频推荐系统 正确用户名, 正确密码 | 成功登录页面 | 大数据驱动的视频推荐系统 登录成功 | Pass |
TC1.2 | 错误用户名 | 大数据驱动的视频推荐系统 不存在的用户名, 正确密码 | 错误提示信息 | 用户名不存在 | Fail |
TC1.3 | 错误密码 | 大数据驱动的视频推荐系统 正确用户名, 错误密码 | 错误提示信息 | 密码不正确 | Fail |
2. 数据添加功能
测试编号 | 描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果 |
---|---|---|---|---|---|
TC2.1 | 添加有效数据 | 大数据驱动的视频推荐系统 新用户信息 | 数据成功添加 | 用户信息保存 | Pass |
TC2.2 | 空数据输入 | 大数据驱动的视频推荐系统 空用户名和密码 | 错误提示信息 | 无效数据, 无法添加 | Fail |
TC2.3 | 重复数据输入 | 大数据驱动的视频推荐系统 已存在用户信息 | 错误提示信息 | 数据已存在, 无法添加 | Fail |
3. 数据查询功能
测试编号 | 描述 | 查询条件 | 预期结果 | 实际结果 | 结果 |
---|---|---|---|---|---|
TC3.1 | 正确查询 | 大数据驱动的视频推荐系统 存在的用户名 | 返回匹配的用户信息 | 查找到用户 | Pass |
TC3.2 | 错误查询 | 大数据驱动的视频推荐系统 不存在的用户名 | 无结果返回 | 未找到用户 | Pass |
TC3.3 | 空查询条件 | 大数据驱动的视频推荐系统 空查询 | 提示输入条件 | 请提供查询信息 | Fail |
4. 数据删除功能
测试编号 | 描述 | 删除条件 | 预期结果 | 实际结果 | 结果 |
---|---|---|---|---|---|
TC4.1 | 删除存在数据 | 大数据驱动的视频推荐系统 存在的用户ID | 数据删除成功 | 用户信息从系统中移除 | Pass |
TC4.2 | 删除不存在数据 | 大数据驱动的视频推荐系统 不存在的用户ID | 错误提示信息 | 数据未找到, 删除失败 | Fail |
TC4.3 | 试图删除系统管理员 | 大数据驱动的视频推荐系统 系统管理员ID | 错误提示信息 | 管理员账户无法删除 | Fail |
大数据驱动的视频推荐系统部分代码实现
springboot+vue实现的大数据驱动的视频推荐系统设计源码下载
- springboot+vue实现的大数据驱动的视频推荐系统设计源代码.zip
- springboot+vue实现的大数据驱动的视频推荐系统设计源代码.rar
- springboot+vue实现的大数据驱动的视频推荐系统设计源代码.7z
- springboot+vue实现的大数据驱动的视频推荐系统设计源代码百度网盘下载.zip
总结
在《大数据驱动的视频推荐系统的JavaWeb开发与实践》论文中,我深入探讨了使用JavaWeb技术构建高效、安全的Web应用。通过研究大数据驱动的视频推荐系统,理解了Servlet、JSP的核心机制以及MVC设计模式的应用。实际开发过程中,我熟练掌握了Spring Boot和MyBatis框架,提升了数据库设计与优化能力。此外,项目实施强化了团队协作与版本控制意识,Git的使用成为日常。此课题让我认识到持续集成与测试的重要性,对Docker容器化部署也有了初步了解。未来,我将持续关注大数据驱动的视频推荐系统的更新,致力于JavaWeb领域的创新与优化。
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