（附源码）基于Java WEB的课程兴趣预测模型研究研究与实现

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在当前数字化时代，课程兴趣预测模型研究的开发与实现成为关注焦点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的课程兴趣预测模型研究系统。首先，我们将介绍课程兴趣预测模型研究的基本概念及其在行业中的重要性，阐述选择JavaWeb作为开发平台的原因。接着，详细阐述系统的设计理念，包括架构设计和模块划分，强调JavaWeb的优势。然后，深入研究关键技术如Servlet、JSP及数据库交互在课程兴趣预测模型研究中的应用。最后，通过实际案例分析与性能测试，展示课程兴趣预测模型研究的效能与可行性。此研究不仅为课程兴趣预测模型研究的开发提供参考，也为JavaWeb技术的实践应用拓宽视野。

课程兴趣预测模型研究系统架构图/系统设计图

课程兴趣预测模型研究技术框架

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。它的核心优势包括轻量级、高效能以及开源本质，这使得MySQL在众多如Oracle和DB2等大型数据库中脱颖而出。鉴于这些特质，MySQL尤为适合实际的租赁环境应用，不仅因为其低成本和开源代码的特性，还因其能够满足毕业设计的具体需求。这些因素综合起来，构成了选择MySQL作为数据库解决方案的主要理由。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持桌面应用的开发，也能够创建基于浏览器的应用程序。如今，Java作为后端处理技术的基础，备受青睐。该语言的核心在于对变量的管理，变量是Java中存储数据的关键，它们操作内存，从而间接影响计算机安全。正因为这一特性，Java具备了一定的抵御针对Java程序的病毒能力，增强了由Java构建的应用程序的稳定性。 Java还具备动态执行的特性，其类库不仅包含基础类，还可以被扩展和重写，这极大地丰富了Java的功能性。开发者可以编写可复用的模块，当其他项目需要这些功能时，只需直接引入并调用相应方法，显著提高了开发效率和代码的可维护性。

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，客户端/服务器）架构形成对比。这种架构模式的核心特点是用户通过网络浏览器即可访问并交互服务器上的应用。在当前信息化时代，B/S架构仍广泛应用，主要原因在于其多方面的优势。首先，开发B/S架构的应用程序具有高效便捷性，减少了客户端的维护成本。其次，用户只需具备基本的网络浏览器，无需高性能计算机，这极大地降低了硬件投入，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，安全性和数据一致性得到保障，用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能即时访问所需信息和资源。从用户体验来看，浏览器已成为人们获取信息的主要工具，避免安装额外软件可以提升用户的接受度和信任感。因此，根据这些考量，B/S架构仍然是满足项目需求的理想选择。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种广泛采用的软件设计范式，旨在优化应用程序的结构，提升代码的可维护性和可扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：模型（Model）专注于管理应用程序的核心数据和业务规则，独立于用户界面，执行数据的存储、获取和处理；视图（View）作为用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并允许用户发起操作，其形态可多样，如GUI、网页或命令行界面；控制器（Controller）充当通信桥梁，接收用户的输入，协调模型和视图的交互，依据用户请求调用适当的方法并更新视图展示。这种分离职责的方式有助于降低复杂度，提高代码的可读性和可维护性。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术。它允许开发人员在HTML文档中嵌入Java脚本，以实现页面的动态生成。在服务器端，JSP将这些含有Java代码的页面转换为Servlet——一种Java程序，专门设计来处理HTTP请求并产生相应的响应。JSP的这种工作模式简化了开发具有交互功能的Web应用的过程。值得注意的是，尽管用户看不到，但每个JSP页面在运行时实质上都被编译为一个Servlet实例，从而在后台发挥其作用。Servlet作为JSP的基础，定义了标准的方法来管理和响应来自客户端的请求。

课程兴趣预测模型研究项目-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

课程兴趣预测模型研究数据库表设计

1. kecheng_USER 表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符, 自增主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名, 不可为空, 课程兴趣预测模型研究系统的登录用户名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码, 不可为空, 用于课程兴趣预测模型研究系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱, 用于课程兴趣预测模型研究系统的通知和找回密码功能
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间, 记录用户在课程兴趣预测模型研究系统中的注册日期
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间, 显示用户最近在课程兴趣预测模型研究系统上的活动

2. kecheng_LOG 表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符, 自增主键
USER_ID	INT	关联用户ID, 外键引用kecheng_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(50)	用户在课程兴趣预测模型研究系统执行的操作类型
DESCRIPTION	TEXT	操作详细描述, 记录用户在课程兴趣预测模型研究系统中的具体行为
CREATE_TIME	TIMESTAMP	日志创建时间, 记录操作发生的时间点

3. kecheng_ADMIN 表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符, 自增主键
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名, 不可为空, 在课程兴趣预测模型研究系统内的管理员账号
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码, 不可为空, 用于课程兴趣预测模型研究系统的管理员权限验证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱, 用于课程兴趣预测模型研究系统的通讯和通知功能
CREATE_DATE	TIMESTAMP	管理员创建时间, 记录在课程兴趣预测模型研究系统中添加管理员的日期

4. kecheng_CORE_INFO 表

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	核心信息键, 唯一标识核心配置项, 如课程兴趣预测模型研究的版本号
INFO_VALUE	VARCHAR(255)	核心信息值, 存储与课程兴趣预测模型研究系统相关的配置信息
DESCRIPTION	TEXT	关键信息描述, 解释该配置项在课程兴趣预测模型研究系统中的作用
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后更新时间, 记录课程兴趣预测模型研究系统配置信息的修改时间点

课程兴趣预测模型研究系统类图

课程兴趣预测模型研究前后台

课程兴趣预测模型研究前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

课程兴趣预测模型研究后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

课程兴趣预测模型研究测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

课程兴趣预测模型研究测试用例

一、测试目标

确保课程兴趣预测模型研究信息管理系统能够稳定、高效地运行，满足用户对信息管理的需求。

二、测试环境

操作系统: Windows 10 / macOS / Linux
浏览器: Chrome 80+ / Firefox 70+ / Safari 13+
Java版本: JDK 1.8+
Web服务器: Tomcat 9.x
开发框架: Spring Boot 2.x / Spring MVC

三、功能测试用例

序号	测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际结果	结果判定
1	TC001	用户登录	正确账号/密码	登录成功页面	课程兴趣预测模型研究登录界面	Pass
2	TC002	数据添加	新课程兴趣预测模型研究信息	添加成功提示	数据库中新增记录	Pass
3	TC003	数据查询	搜索关键词	相关课程兴趣预测模型研究列表	显示搜索结果	Pass
...	...	...	...	...	...	...

四、性能测试用例

序号	测试编号	场景描述	并发用户数	响应时间	TPS（每秒事务数）	结果判定
1	PT001	大量用户登录	100	≤2秒	≥100	Pass
2	PT002	数据检索	50	≤1秒	≥50	Pass
...	...	...	...	...	...	...

五、兼容性测试用例

序号	测试编号	浏览器/设备	界面展示	功能操作	结果判定
1	CT001	Chrome	正常	可用	Pass
2	CT002	Firefox	正常	可用	Pass
3	CT003	Safari	正常	可用	Pass
...	...	...	...	...	...

六、安全测试用例

序号	测试编号	安全场景	预期防护措施	实际结果	结果判定
1	ST001	SQL注入	阻止非法SQL执行	防御成功	Pass
2	ST002	XSS攻击	过滤恶意脚本	无脚本执行	Pass
...	...	...	...	...	...

课程兴趣预测模型研究部分代码实现