（附源码）SpringBoot的基于AI的个性化菜单推荐项目代码

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在信息化时代背景下，基于AI的个性化菜单推荐作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现旨在提升用户体验和业务处理效率。本论文以基于AI的个性化菜单推荐为核心，探讨了在JavaWeb环境下，如何利用Servlet、JSP、Hibernate及Spring等技术构建高效、稳定的后台系统。首先，我们将分析基于AI的个性化菜单推荐的需求背景与市场定位，继而阐述系统设计原则与架构。然后，详细描述开发过程中的关键技术实现，包括数据库设计、前端交互以及安全策略。最后，通过测试与评估，验证基于AI的个性化菜单推荐的功能性和性能，以期为同类项目的开发提供参考。

基于AI的个性化菜单推荐系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化菜单推荐技术框架

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应用（SPA）。它的设计理念在于能够无缝融入既有项目，也可支持构建全面的前端解决方案。该框架的核心仅关注视图层，以简洁易学和高可整合性为特点，同时具备高效的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js通过组件化的开发模式，鼓励将应用程序分解为独立且可复用的组件，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。其平滑的学习曲线、详尽的文档以及活跃的开发者社区，确保了新手能迅速适应并高效开发。

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。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升其可维护性与扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：模型（Model）负责封装应用程序的核心数据及业务规则，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理；视图（View）是用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并允许用户发起交互，形式多样，包括GUI、网页等；控制器（Controller）充当桥梁，接收用户的指令，协调模型和视图的协作，它从模型获取数据，根据需要更新视图以响应用户请求。这种架构通过分离不同的关注点，显著提升了代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心理念是利用浏览器作为客户端工具与服务器进行交互。在当前数字化时代，众多系统仍采纳B/S架构，主要原因是它能有效应对特定业务需求。首先，从开发角度，B/S架构提供了便捷性，使得程序开发更为高效。其次，对于终端用户而言，他们无需拥有高性能设备，只需具备基本的网络浏览器即可访问系统，这显著降低了用户的硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种架构能节省大量资金。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以增强，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能无缝访问所需信息和资源。在用户体验方面，人们已习惯通过浏览器获取各类信息，若需安装额外软件来访问特定内容，可能会引起用户的不便和抵触情绪，降低信任感。综上所述，选择B/S架构作为设计方案，是充分考虑了实用性和用户接受度的结果。

SpringBoot框架

Spring Boot作为一种友好的Java开发框架，对新手和经验丰富的Spring框架从业者同样适用，其学习资源丰富，无论英文文档还是中文教程，都易于获取。它全面支持Spring生态系统，使得项目迁移至Spring Boot变得流畅无阻。该框架内置了Servlet容器，简化了流程，开发者无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot提供了内置的应用程序监控功能，允许开发者在运行时实时监测项目状态，精准定位并及时解决出现的问题，从而提高开发效率和应用稳定性。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台能力和广泛的功能性著称。它不仅支持桌面应用的开发，还特别适应于构建网络应用程序，尤其是作为服务器端的解决方案。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是程序对数据存储的抽象，参与到内存管理中。由于Java的内存安全机制，病毒无法直接攻击由Java编写的程序，从而增强了程序的健壮性和安全性。此外，Java具备强大的运行时灵活性，允许程序员重写类以扩展其功能。这使得开发者能够创建可复用的代码模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单地导入并调用相应的方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

基于AI的个性化菜单推荐项目-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的个性化菜单推荐数据库表设计

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，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的个性化菜单推荐 role	INT	用户在基于AI的个性化菜单推荐中的角色（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的个性化菜单推荐相关的具体信息

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的个性化菜单推荐 rights	TEXT	管理员在基于AI的个性化菜单推荐中的权限描述（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的个性化菜单推荐 name	VARCHAR(100)	基于AI的个性化菜单推荐的名称
description	TEXT	基于AI的个性化菜单推荐的详细描述，包括功能、用途等
version	VARCHAR(20)	基于AI的个性化菜单推荐的版本号
update_time	TIMESTAMP	最后更新时间

基于AI的个性化菜单推荐系统类图

基于AI的个性化菜单推荐前后台

基于AI的个性化菜单推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化菜单推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化菜单推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化菜单推荐测试用例

测试编号	测试目标	输入数据	预期输出
TC001	验证基于AI的个性化菜单推荐登录功能	正确用户名，正确密码	登录成功，跳转至主界面
TC002	验证基于AI的个性化菜单推荐注册功能	新用户信息	注册成功，发送验证邮件
TC003	验证基于AI的个性化菜单推荐数据检索	关键词“信息”	显示包含“信息”的记录
TC004	测试基于AI的个性化菜单推荐权限控制	低权限用户尝试访问管理员页面	访问失败，提示无权限
TC005	验证基于AI的个性化菜单推荐数据添加	新增一条信息记录	数据成功添加，返回确认消息
TC006	验证基于AI的个性化菜单推荐数据修改	选择已存在记录，更新内容	数据更新成功，显示更新后记录
TC007	验证基于AI的个性化菜单推荐数据删除	选择已存在记录，确认删除	数据删除成功，列表中无该记录
TC008	测试基于AI的个性化菜单推荐异常处理	空白用户名或密码尝试登录	显示错误提示，登录失败
TC009	验证基于AI的个性化菜单推荐性能	同时多用户登录并操作	系统响应快速，无崩溃或延迟
TC010	验证基于AI的个性化菜单推荐安全性	黑客模拟攻击	安全防护机制启动，阻止非法访问

基于AI的个性化菜单推荐部分代码实现