基于SSM框架的基于AI的个性化阅读推荐系统实现课程设计

本项目为基于SSM框架的基于AI的个性化阅读推荐系统研究与实现课程设计web大作业_基于SSM框架的基于AI的个性化阅读推荐系统实现SSM框架实现的基于AI的个性化阅读推荐系统开发与实现基于SSM框架的基于AI的个性化阅读推荐系统实现【源码+数据库+开题报告】SSM框架实现的基于AI的个性化阅读推荐系统研究与开发基于SSM框架的基于AI的个性化阅读推荐系统课程设计。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的个性化阅读推荐系统作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发旨在提升业务处理效率与用户体验。本文将深入探讨基于AI的个性化阅读推荐系统的设计与实现，首先介绍JavaWeb技术基础，随后分析项目背景与需求，再详细阐述系统架构与功能模块。基于AI的个性化阅读推荐系统的开发运用了现代化的Web开发框架，旨在解决现有问题，提供更高效、安全的解决方案。最后，我们将评估基于AI的个性化阅读推荐系统的性能并讨论其潜在改进点，以此为JavaWeb领域的实践与研究贡献一份力量。

基于AI的个性化阅读推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化阅读推荐系统技术框架

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，实现用户对服务器的访问。之所以在现代社会中B/S架构仍然广泛应用，主要是由于其独特的优势。首先，它极大地简化了开发流程，对程序员而言更加便捷。其次，从用户角度出发，使用低配置的电脑配合任意可上网的浏览器即可，无需高昂的硬件投入，尤其在大规模用户群体中，能显著节省成本。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以提升，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能轻松获取所需信息。在用户体验层面，人们已习惯于通过浏览器浏览各类内容，独立安装应用程序可能会引起用户的抵触情绪，降低信任感。因此，基于上述考量，采用B/S架构设计方案对于满足项目需求是极为合适的。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java企业级开发中广泛采用的一种核心架构，尤其适用于构建复杂的企业级应用程序。在这个体系中，Spring担当着关键的整合角色，它管理着应用中的对象（beans），掌控它们的生命周期，并通过依赖注入（DI）实现控制反转，从而提升代码的灵活性和可测试性。SpringMVC作为Spring框架的一部分，担当请求处理中心，它捕获用户请求，借助DispatcherServlet分配至相应的Controller执行业务逻辑。MyBatis则对传统的JDBC进行了抽象和简化，使得数据库操作更为直观，通过配置文件与实体类的Mapper映射，实现了SQL语句的解耦和自定义，增强了数据库交互的便捷性。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域的适应性而闻名。它不仅能支持桌面应用程序的开发，还能创建Web应用程序，特别是在后端服务领域占据重要地位。Java的核心特性在于其变量系统，这些变量实际上是数据在内存中的抽象表示，通过它们来管理内存，从而间接增强了对计算机安全性的保障，使得由Java编写的程序对病毒具有一定的抵抗力，提升了程序的稳定性和生存能力。此外，Java的动态执行机制赋予了它强大的灵活性。开发者不仅能够利用内置的类库，还能够对已有类进行扩展和重定义，这极大地丰富了Java的功能。更值得一提的是，Java支持代码模块化，允许开发者封装功能强大的组件，这些组件可在不同的项目中被复用，只需简单地引入并调用相关方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的组织性、可维护性和扩展性。该模式将程序结构划分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型负责封装应用程序的核心数据和业务规则，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，形式多样，如GUI、网页或文本界面。控制器作为中枢，接收用户的输入，协调模型和视图，根据用户请求调用模型进行数据处理，并指示视图更新展示，从而实现关注点的分离，增强代码的可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度而著称。在考虑实际的租赁环境应用中，它脱颖而出，主要得益于其低廉的运营成本和开放源码的特性。这些因素共同决定了MySQL是本毕业设计项目的理想选择。

基于AI的个性化阅读推荐系统项目-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

基于AI的个性化阅读推荐系统数据库表设计

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，唯一，用于登录
password	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于验证登录身份
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于接收通知和找回密码
基于AI的个性化阅读推荐系统 role	INT	用户在基于AI的个性化阅读推荐系统中的角色（例如：0-普通用户，1-管理员）

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	日志ID，主键，自增长
user_id	INT	关联的用户ID
operation	VARCHAR(50)	操作描述（例如：“登录”，“修改资料”）
timestamp	TIMESTAMP	操作时间
details	TEXT	操作详情，包括基于AI的个性化阅读推荐系统相关的具体信息

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
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，唯一，用于登录
password	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于验证登录身份
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于接收系统通知和提醒
基于AI的个性化阅读推荐系统 rights	TEXT	管理员在基于AI的个性化阅读推荐系统中的权限描述（例如：“用户管理”，“系统设置”）

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	核心信息ID，主键，自增长
基于AI的个性化阅读推荐系统 name	VARCHAR(100)	基于AI的个性化阅读推荐系统的名称
description	TEXT	基于AI的个性化阅读推荐系统的详细描述，包括功能、用途等
version	VARCHAR(20)	基于AI的个性化阅读推荐系统的版本号
update_time	TIMESTAMP	最后更新时间

基于AI的个性化阅读推荐系统系统类图

基于AI的个性化阅读推荐系统前后台

基于AI的个性化阅读推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化阅读推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化阅读推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化阅读推荐系统测试用例

序号	测试编号	测试目标	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC001	基于AI的个性化阅读推荐系统登录功能	正确用户名、密码	登录成功页面	-	未执行
2	TC002	错误用户名登录	错误用户名、正确密码	错误提示信息	-	未执行
3	TC003	基于AI的个性化阅读推荐系统数据添加	新增基于AI的个性化阅读推荐系统信息	数据成功添加提示	-	未执行
4	TC004	基于AI的个性化阅读推荐系统数据修改	存在的基于AI的个性化阅读推荐系统ID及更新信息	修改成功提示	-	未执行
5	TC005	基于AI的个性化阅读推荐系统搜索功能	关键字（部分基于AI的个性化阅读推荐系统名称）	匹配的基于AI的个性化阅读推荐系统列表	-	未执行
6	TC006	基于AI的个性化阅读推荐系统删除操作	存在的基于AI的个性化阅读推荐系统ID	基于AI的个性化阅读推荐系统删除成功提示	-	未执行
7	TC007	多条件基于AI的个性化阅读推荐系统筛选	分类、价格范围等条件	符合条件的基于AI的个性化阅读推荐系统列表	-	未执行
8	TC008	基于AI的个性化阅读推荐系统排序功能	按名称或评分排序	排序后的基于AI的个性化阅读推荐系统列表	-	未执行
9	TC009	系统性能测试	高并发访问	系统响应时间在可接受范围内	-	未执行
10	TC010	安全性测试	SQL注入攻击尝试	防御机制触发，无数据泄露	-	未执行

基于AI的个性化阅读推荐系统部分代码实现