基于java+ssm框架+Mysql的基于地理位置的个性化外卖推荐课程设计

本项目为基于java+ssm框架+Mysql的基于地理位置的个性化外卖推荐实现（附源码）基于java+ssm框架+Mysql的基于地理位置的个性化外卖推荐研究与实现（附源码）java+ssm框架+Mysql实现的基于地理位置的个性化外卖推荐代码web大作业_基于java+ssm框架+Mysql的基于地理位置的个性化外卖推荐实现基于java+ssm框架+Mysql的基于地理位置的个性化外卖推荐研究与实现java项目:基于地理位置的个性化外卖推荐。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，基于地理位置的个性化外卖推荐作为一款基于JavaWeb技术构建的创新型应用，其设计与实现旨在解决现有问题，提升用户体验。本论文以基于地理位置的个性化外卖推荐为核心，探讨了利用JavaWeb技术进行系统开发的理论基础、关键技术及实施策略。首先，我们将概述基于地理位置的个性化外卖推荐的背景和意义，阐述其在行业中的独特价值。其次，深入剖析JavaWeb平台，介绍其在基于地理位置的个性化外卖推荐开发中的角色。再者，详细阐述系统的需求分析、设计思路及其实现过程，展示基于地理位置的个性化外卖推荐的功能特性。最后，对基于地理位置的个性化外卖推荐进行性能测试与优化，验证其稳定性和效率。本文旨在通过基于地理位置的个性化外卖推荐的实例，为JavaWeb应用开发提供实践参考，推动技术的创新与应用。

基于地理位置的个性化外卖推荐系统架构图/系统设计图

基于地理位置的个性化外卖推荐技术框架

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java EE领域广泛应用的主流开发框架，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在这个体系中，Spring担当核心角色，如同胶水般整合各个组件，通过依赖注入（DI）实现对象的管理和生命周期控制，促进代码的松耦合。SpringMVC在处理用户请求时扮演关键角色，DispatcherServlet负责分发请求至对应的Controller，确保请求处理的高效与精准。MyBatis作为JDBC的高级封装，使得数据库操作更为简洁透明，通过映射配置文件，将SQL指令与实体类的Mapper接口紧密关联，有效解耦了业务逻辑与数据访问层。

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，提升其模块化、可维护性和扩展性。该模式将应用拆分为三个关键部分：模型（Model）负责封装应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和处理；视图（View）充当用户界面的角色，展示由模型提供的信息，并且允许用户与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页或命令行界面；控制器（Controller）作为协调者，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并根据需要更新视图以响应用户请求，从而实现关注点的分离，增强代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server）架构形成对比。这种架构模式的核心特点是用户通过一个标准的网络浏览器来访问和交互服务器上的应用。在当前信息化社会中，B/S架构依然广泛应用，主要原因是其独特的优点。首先，它极大地简化了软件开发流程，因为大部分处理和逻辑集中在服务器端，降低了客户端的系统要求，用户只需具备基本的上网浏览器即可，这为大规模用户群节省了大量的硬件成本。其次，由于数据存储在服务器端，安全性得到了保证，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。此外，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于使用熟悉的浏览器来浏览各种内容，而避免安装额外软件，这有助于提升用户体验和信任度。因此，根据这些考量，选择B/S架构作为设计基础能够满足实际需求。

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），其特性使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其轻量级、高效运行的特性区别于Oracle和DB2等大型数据库系统，尤其适合实际的租赁环境需求。此外，MySQL的成本效益高，开源的属性也是我们选择它的核心理由。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和安全性著称。它不仅支持传统的桌面应用程序开发，还特别适合构建Web应用。Java的核心在于其变量系统，这是处理数据的基本单元，它们在内存中存储信息，从而涉及到了计算机安全的关键层面。由于Java的这种特性，它能够抵御针对由Java编写的程序的直接攻击，提升了软件的健壮性和生存能力。此外，Java具备强大的动态运行特性，允许开发者在不局限于预定义类的基础上进行扩展和重写，极大地增强了其功能性和灵活性。这使得程序员能够创建可复用的代码模块，一旦封装完成，其他项目只需简单引用并调用相应方法，就能便捷地利用这些功能，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

基于地理位置的个性化外卖推荐项目-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

基于地理位置的个性化外卖推荐数据库表设计

用户表 (waimai_user)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
id	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，基于地理位置的个性化外卖推荐系统中的登录名
password	VARCHAR	255	NOT NULL	用户密码，加密存储，用于基于地理位置的个性化外卖推荐系统登录验证
email	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱，基于地理位置的个性化外卖推荐系统中的联系方式
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	用户创建时间，记录用户在基于地理位置的个性化外卖推荐系统中的注册时间
updated_at	TIMESTAMP		NOT NULL	最后修改时间，记录基于地理位置的个性化外卖推荐系统中用户信息的最近更新时间

日志表 (waimai_log)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
log_id	INT	11	NOT NULL	日志ID，主键
user_id	INT	11	NOT NULL	关联用户ID，记录基于地理位置的个性化外卖推荐系统中执行操作的用户
action	VARCHAR	100	NOT NULL	操作类型，描述在基于地理位置的个性化外卖推荐系统中执行的动作
details	TEXT		NOT NULL	操作详情，记录基于地理位置的个性化外卖推荐系统中的具体操作内容和结果
timestamp	TIMESTAMP		NOT NULL	日志生成时间，记录基于地理位置的个性化外卖推荐系统中操作的时间

管理员表 (waimai_admin)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
admin_id	INT	11	NOT NULL	管理员ID，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，基于地理位置的个性化外卖推荐系统后台身份标识
password	VARCHAR	255	NOT NULL	管理员密码，加密存储，用于基于地理位置的个性化外卖推荐系统后台登录验证
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	创建时间，记录管理员在基于地理位置的个性化外卖推荐系统中的添加时间

核心信息表 (waimai_core_info)

字段名	数据类型	长度	是否允许为空	注释
info_id	INT	11	NOT NULL	核心信息ID，主键
key	VARCHAR	50	NOT NULL	信息键，如基于地理位置的个性化外卖推荐的版本、配置项等
value	VARCHAR	255	NOT NULL	对应键的值，基于地理位置的个性化外卖推荐系统的核心信息
updated_at	TIMESTAMP		NOT NULL	最后更新时间，记录基于地理位置的个性化外卖推荐信息变更

基于地理位置的个性化外卖推荐系统类图

基于地理位置的个性化外卖推荐前后台

基于地理位置的个性化外卖推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于地理位置的个性化外卖推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于地理位置的个性化外卖推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于地理位置的个性化外卖推荐测试用例

I. 测试目标

确保基于地理位置的个性化外卖推荐在JavaWeb环境中稳定运行，提供可靠的信息管理服务。

II. 测试环境

硬件: 标准PC配置
软件: Java 8+, Tomcat 9+, MySQL 5.7+
浏览器: Chrome最新版, Firefox最新版

III. 功能测试用例

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC1	用户注册	基于地理位置的个性化外卖推荐新用户信息	新用户成功创建并登录	-	-
TC2	数据添加	基于地理位置的个性化外卖推荐相关数据	数据成功存储在系统中	-	-
TC3	数据查询	基于地理位置的个性化外卖推荐特定ID	显示相应数据详情	-	-
TC4	数据编辑	基于地理位置的个性化外卖推荐已存在数据ID及更新信息	数据成功更新	-	-

IV. 性能测试用例

序号	测试场景	预期性能指标	实际性能	结果判断
PT1	并发访问	基于地理位置的个性化外卖推荐可处理500并发请求无明显延迟	-	-
PT2	数据加载	基于地理位置的个性化外卖推荐在1秒内加载1000条记录	-	-

V. 安全性测试用例

序号	测试内容	预期安全标准	实际安全表现	结果判断
ST1	SQL注入	基于地理位置的个性化外卖推荐应有效防止SQL注入攻击	-	-
ST2	用户隐私	用户信息加密存储，不泄露基于地理位置的个性化外卖推荐用户隐私	-	-

VI. 兼容性测试用例

序号	测试设备/浏览器	基于地理位置的个性化外卖推荐显示与功能	结果
CT1	PC - Chrome	正常运行	-
CT2	PC - Firefox	正常运行	-
CT3	Mobile - iOS	响应式布局	-
CT4	Mobile - Android	响应式布局	-

基于地理位置的个性化外卖推荐部分代码实现