Springboot实现的用户行为分析的新闻推荐平台开发与实现

本项目为基于Springboot的用户行为分析的新闻推荐平台实现课程设计基于Springboot的用户行为分析的新闻推荐平台开发（附源码）Springboot的用户行为分析的新闻推荐平台项目代码毕设项目: 用户行为分析的新闻推荐平台基于Springboot的用户行为分析的新闻推荐平台研究与实现课程设计javaweb项目:用户行为分析的新闻推荐平台。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会，用户行为分析的新闻推荐平台作为一款基于JavaWeb技术构建的创新应用，其开发与研究显得尤为重要。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术，构建高效、安全且用户友好的用户行为分析的新闻推荐平台系统。首先，我们将介绍用户行为分析的新闻推荐平台的背景及意义，阐述其在当前市场环境中的定位。接着，详述技术选型，重点讨论JavaWeb框架在用户行为分析的新闻推荐平台开发中的应用。然后，通过系统设计与实现，展示用户行为分析的新闻推荐平台的功能模块和关键技术。最后，对项目进行测试与评估，分析用户行为分析的新闻推荐平台的性能和潜在改进点，以期为JavaWeb领域的实践提供有价值的参考。

用户行为分析的新闻推荐平台系统架构图/系统设计图

用户行为分析的新闻推荐平台技术框架

SpringBoot框架

Spring Boot是一款适宜初学者与经验丰富的Spring框架开发者 alike的便捷框架，其学习资源丰富，无论英文还是中文教程，全球范围内都可轻易获取。该框架全面支持Spring项目，实现平滑过渡，无需额外配置。Spring Boot内置了Servlet容器，简化流程，使得应用程序无需打包成WAR格式即可直接运行。此外，它还集成了应用监控功能，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，从而提高问题修复的及时性。

Vue框架

Vue.js，一种渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。它提倡逐步采用，既能无缝嵌入现有项目，也可用于开发复杂的全栈前端应用。该框架的核心仅关注视图层，学习曲线平缓，且具备出色的可扩展性。Vue.js提供数据绑定、组件系统和客户端路由等强大功能，鼓励采用组件化开发模式，将应用分解为独立、可重用的组件，从而提升代码的模块化和维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区支持，Vue.js对新手开发者具有极高的友好度。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多功能性著称。它不仅支持桌面应用的开发，同时也广泛应用于创建网络应用程序，尤其是作为后端服务的基石。在Java中，变量是核心概念，代表着存储数据的能力，它们在内存中动态操作，这一特性同时带来了对潜在安全威胁的防护。由于Java对内存管理的方式，它能有效抵抗针对Java程序的直接攻击，从而增强了程序的健壮性和安全性。此外，Java的动态特性使得其具备强大的运行时灵活性。开发者不仅可以利用预定义的类库，还能自定义并重写类，以扩展语言的功能。这种灵活性鼓励了代码的模块化，开发者可以封装常用功能为独立的组件或库，供其他项目复用。只需简单地引入和调用相关方法，就能实现功能的集成，极大地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。在当前信息化时代，B/S架构广泛应用的原因在于其独特的优势。首先，该架构极大地简化了软件开发流程，允许用户通过任何可接入互联网的浏览器即可访问服务器上的应用程序，无需在客户端进行复杂的安装。这种设计降低了对用户设备配置的要求，从而节省了大量硬件成本，尤其在用户基数庞大的情况下，这种经济效益尤为显著。其次，B/S架构的数据存储在服务器端，这在一定程度上提高了数据的安全性，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和资源，增强了系统的可访问性和灵活性。从用户体验的角度来看，人们已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装专用软件来访问特定服务，可能会引发用户的抵触情绪，降低信任感。因此，考虑到操作简便性和用户接受度，采用B/S架构作为设计方案是符合实际需求的选择。

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。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧轻便、运行速度快的特质脱颖而出。在实际的租赁环境背景下，MySQL显得尤为适用，主要因为它具备低成本和开源的优势，这正是我们在毕业设计中优先考虑使用它的核心原因。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，通过分离不同的职责来提升其可维护性、可读性和可扩展性。在该模式中，应用被划分为三个关键部分： 1. Model（模型）：这部分专注于应用程序的核心数据结构和业务逻辑。它管理数据的存取和处理，独立于用户界面，确保了数据层的纯粹性。 2. View（视图）：视图是用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息。它可以表现为各种形式，如图形界面、网页或者命令行界面，主要任务是呈现数据并接收用户的输入。 3. Controller（控制器）：作为应用的中枢，控制器负责协调模型和视图的活动。它接收用户的指令，调用模型进行数据处理，随后根据需要更新视图以反映结果。 MVC模式通过明确的职责划分，实现了关注点的隔离，从而提升了代码质量，使得软件的维护和升级更为便捷。

用户行为分析的新闻推荐平台项目-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

用户行为分析的新闻推荐平台数据库表设计

用户表 (pingtai_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，用户行为分析的新闻推荐平台系统的登录账号，唯一
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于用户行为分析的新闻推荐平台系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于用户行为分析的新闻推荐平台系统中的通知和找回密码
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在用户行为分析的新闻推荐平台系统中的注册日期和时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近登录用户行为分析的新闻推荐平台系统的时间
STATUS	TINYINT	用户状态（1-正常，0-禁用），控制用户行为分析的新闻推荐平台系统的账户访问权限

日志表 (pingtai_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符，主键，自增长
USER_ID	INT	与pingtai_USER表关联，记录操作用户
ACTION	VARCHAR(50)	操作描述，记录在用户行为分析的新闻推荐平台系统中的具体行为
ACTION_TIME	TIMESTAMP	操作时间，记录在用户行为分析的新闻推荐平台系统执行该动作的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户IP地址，记录操作时的网络地址，便于用户行为分析的新闻推荐平台系统审计追踪
DETAILS	TEXT	操作详情，详细描述用户行为分析的新闻推荐平台系统中的操作内容

管理员表 (pingtai_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
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，用户行为分析的新闻推荐平台系统的后台管理员身份
ADMIN_EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于用户行为分析的新闻推荐平台系统内部通信和通知
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于用户行为分析的新闻推荐平台系统的后台管理权限验证
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在用户行为分析的新闻推荐平台系统中的添加日期和时间

核心信息表 (pingtai_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	关键信息键，如“system_name”或“version”，标识用户行为分析的新闻推荐平台信息
INFO_VALUE	TEXT	关键信息值，存储用户行为分析的新闻推荐平台的核心配置或状态信息
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	更新时间，记录用户行为分析的新闻推荐平台信息的最后修改日期和时间
DESCRIPTION	VARCHAR(255)	信息描述，简述该核心信息在用户行为分析的新闻推荐平台系统中的作用

用户行为分析的新闻推荐平台系统类图

用户行为分析的新闻推荐平台前后台

用户行为分析的新闻推荐平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

用户行为分析的新闻推荐平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

用户行为分析的新闻推荐平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

用户行为分析的新闻推荐平台测试用例

I. 测试目标

确保用户行为分析的新闻推荐平台信息管理系统的功能完整性和性能稳定性。

II. 测试环境

硬件：标准办公电脑配置
软件：Java 8+, Tomcat 9+, MySQL 5.7+
浏览器：Chrome 80+, Firefox 75+, Safari 13+

III. 测试分类

A. 功能测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结果判定
1	用户注册	新用户能成功注册并登录	用户行为分析的新闻推荐平台账户创建并可登录	PASS/FAIL
2	数据录入	可以添加、编辑和删除用户行为分析的新闻推荐平台信息	用户行为分析的新闻推荐平台信息保存无误，操作可逆	PASS/FAIL
3	搜索功能	搜索关键词能精确匹配用户行为分析的新闻推荐平台信息	显示相关用户行为分析的新闻推荐平台列表	PASS/FAIL

B. 性能测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结果判定
1	并发处理	系统能处理100并发请求	系统响应时间小于2秒，无错误	PASS/FAIL
2	负载测试	在高负载下，系统稳定运行	CPU和内存使用率在合理范围内	PASS/FAIL
3	压力测试	承受1000并发请求后，系统仍能正常服务	关键功能无异常，数据完整性保持	PASS/FAIL

C. 安全性测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结果判定
1	SQL注入	防御SQL注入攻击	恶意输入被拦截，数据库不受影响	PASS/FAIL
2	密码安全	加密存储用户密码，防止明文泄露	密码以哈希形式存储	PASS/FAIL
3	CSRF防护	阻止跨站请求伪造攻击	CSRF令牌验证有效，操作需用户确认	PASS/FAIL

IV. 缺陷跟踪与修复

记录测试过程中发现的问题，分配给相应开发人员进行修复，并在修复后重新执行相关测试用例。

用户行为分析的新闻推荐平台部分代码实现