基于Spring Boot的基于大数据的口味推荐设计与实现【源码+数据库+开题报告】

本项目为基于Spring Boot的基于大数据的口味推荐设计与实现课程设计Spring Boot的基于大数据的口味推荐项目代码【源码+数据库+开题报告】（附源码）Spring Boot实现的基于大数据的口味推荐代码基于Spring Boot的基于大数据的口味推荐开发课程设计（附源码）Spring Boot实现的基于大数据的口味推荐开发与实现（附源码）基于Spring Boot的基于大数据的口味推荐研究与实现。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，基于大数据的口味推荐成为了关注焦点。本论文旨在探讨和实现基于JavaWeb的基于大数据的口味推荐系统开发，旨在提升业务处理效率与用户体验。首先，我们将阐述基于大数据的口味推荐的重要性及当前市场的需求分析；接着，介绍采用JavaWeb技术的原因及其实现基于大数据的口味推荐功能的优势。随后，详细描述系统的设计理念、架构及关键技术；再者，通过实例展示系统的具体实现过程，包括前端界面与后端逻辑的整合。最后，对系统进行测试与优化，分析其性能并提出未来改进方向。此研究不仅深化了JavaWeb应用理解，也为同类基于大数据的口味推荐项目提供了参考。

基于大数据的口味推荐系统架构图/系统设计图

基于大数据的口味推荐技术框架

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于管理和组织数据以支持各种关系型数据结构。它的独特优势使其在同类系统中占据显著地位。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其轻量级、高效能的特性脱颖而出。尤其值得一提的是，MySQL适应于实际的租赁环境，同时具备低成本和开源的双重优势，这正是在毕业设计中选用它的主要考量因素。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向各层次开发者，尤其是初学者的友好框架，它简化了Spring应用程序的构建过程。无论是英文资源还是中文文档，丰富的学习材料遍布网络，为学习者提供了便利。该框架全面支持Spring生态系统，允许开发者轻松地在不同项目间切换，无需复杂的配置。Spring Boot内置了Servlet容器，使得应用程序可以直接以JAR格式运行，而无需转化为WAR包。此外，它还集成了应用程序监控功能，允许开发者在运行时实时监控项目状态，高效定位并解决问题，从而实现快速故障排查和修复。

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面以及单页面应用（SPA）。它的设计理念在于能够无缝融入既有项目，也可支持全方位的前端开发。核心库专注于视图层，具备易学性和高集成度的特点。Vue.js提供了强大的数据绑定、组件体系和客户端路由功能，鼓励采用组件化方法来拆分应用界面，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。得益于其平滑的学习曲线、详尽的文档及活跃的社区支持，Vue.js对于新开发者来说具有较高的亲和力。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码组织，提升可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型、视图和控制器。模型（Model）专注于数据的结构和业务逻辑，包含数据的管理与操作，而不涉及用户界面。视图（View）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并支持用户操作。控制器（Controller）充当通信桥梁，接收用户输入，调度模型处理请求，并指示视图更新以响应结果。通过这种分离，MVC模式确保了各部分的关注点独立，从而增强了代码的可维护性。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能胜任桌面应用和网络应用的开发。它以Java为基础构建的后端系统在当前技术环境中占据了重要地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象表示，通过操作变量间接作用于内存，这一特性在一定程度上增强了程序的安全性，使得Java程序对某些病毒具备一定的抵御能力，从而提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java的动态运行机制赋予了它强大的灵活性。开发者不仅可以利用预定义的Java核心类库，还能对这些类进行重写，扩展其功能，满足特定需求。更进一步，开发者可以封装常用功能为独立模块，方便在不同项目中复用，只需简单引用并在需要的地方调用相应方法，极大地提高了代码的可维护性和开发效率。

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。在当前数字化时代，B/S架构仍广泛应用，主要原因在于其独特优势。首先，该架构极大地简化了软件开发过程，因为它依赖于浏览器作为通用客户端，无需为每个用户安装特定应用程序，降低了开发复杂性和成本。其次，从用户的角度来看，只需具备网络连接和基本的浏览器即可访问系统，这显著降低了客户端硬件配置要求，节省了用户的硬件投入。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和统一管理，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。在用户体验方面，用户已习惯于通过浏览器浏览各类信息，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。因此，综合考虑，B/S架构是满足本设计需求的理想选择。

基于大数据的口味推荐项目-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

基于大数据的口味推荐数据库表设计

用户表 (jiyu_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
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名, 基于大数据的口味推荐系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱地址, 用于基于大数据的口味推荐系统通信
CREATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	用户创建时间
UPDATE_TIME	TIMESTAMP			最后一次信息更新时间

日志表 (jiyu_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志ID
USER_ID	INT	11	NOT NULL	与jiyu_USER表关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL	用户在基于大数据的口味推荐系统中的操作描述
ACTION_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	操作发生的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	45	NOT NULL	用户执行操作时的IP地址

管理员表 (jiyu_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
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名, 在基于大数据的口味推荐系统中的身份
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的管理员密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱地址, 用于基于大数据的口味推荐系统内部通讯
CREATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	管理员账号创建时间

核心信息表 (jiyu_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
KEY	VARCHAR	100	NOT NULL	关键信息的标识符, 例如：系统版本, 基于大数据的口味推荐的配置参数等
VALUE	TEXT		NOT NULL	对应的值
UPDATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	最后一次信息更新时间, 可能影响基于大数据的口味推荐的运行状态

基于大数据的口味推荐系统类图

基于大数据的口味推荐前后台

基于大数据的口味推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于大数据的口味推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于大数据的口味推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于大数据的口味推荐测试用例

编号	测试用例名称	输入数据	预期输出
TC1	基于大数据的口味推荐登录功能验证	正确用户名、密码	登录成功页面
TC2	基于大数据的口味推荐注册新用户	合法用户信息	注册成功确认消息
TC3	基于大数据的口味推荐数据查询	搜索关键字	相关信息列表
TC4	基于大数据的口味推荐权限管理	管理员账号	可访问所有功能
TC5	基于大数据的口味推荐数据添加	新增信息数据	数据添加成功提示
TC6	基于大数据的口味推荐数据编辑	需要修改的数据ID	数据更新成功提示
TC7	基于大数据的口味推荐数据删除	需要删除的数据ID	数据删除成功提示
TC8	基于大数据的口味推荐错误输入处理	无效用户名、密码	错误提示信息
TC9	基于大数据的口味推荐系统兼容性	多种浏览器/设备	界面正常，功能可用
TC10	基于大数据的口味推荐紧急情况下的数据恢复		系统能从备份恢复

基于大数据的口味推荐部分代码实现