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基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的个性化推荐引擎系统

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本项目为基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的个性化推荐引擎系统设计课程设计SpringMVC+Mybatis+Mysql实现的个性化推荐引擎系统研究与开发基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的个性化推荐引擎系统设计与开发基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的个性化推荐引擎系统开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的个性化推荐引擎系统开发 （附源码）基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的个性化推荐引擎系统研究与实现。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，个性化推荐引擎系统作为现代互联网服务的重要组成部分，其开发与优化日益受到关注。本论文以“基于JavaWeb的个性化推荐引擎系统系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的个性化推荐引擎系统平台。首先，我们将阐述个性化推荐引擎系统在当前行业中的应用背景和研究意义，分析现有系统的不足。接着，详细描述采用JavaWeb框架进行系统开发的技术路线，包括核心技术选型、架构设计及功能模块实现。最后，通过实际运行与测试，评估个性化推荐引擎系统系统的性能，并提出改进策略。此研究期望能为个性化推荐引擎系统领域的JavaWeb应用提供有价值的参考。

个性化推荐引擎系统系统架构图/系统设计图

基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的个性化推荐引擎系统

个性化推荐引擎系统技术框架

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为一种关键的技术组件，它是一种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，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度著称。尤为关键的是，它完全契合本次设计的实际租赁场景需求，具备低成本和开源的优势，这些都是我们最终采纳MySQL的主要考量因素。

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程序的开发，还特别适用于构建网络应用程序，尤其是作为后端处理技术的基础。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中管理数据，从而间接涉及到计算机安全。由于Java的内存管理和执行模型，它能够提供一定的防护，使得由Java编写的程序对病毒具有一定的免疫力，增强了程序的稳定性和持久性。 Java的动态特性赋予了它强大的运行时灵活性。开发者不仅可以利用Java核心库中的基础类，还可以对这些类进行扩展和重写，以满足特定需求。这种面向对象的特性使得Java能够实现功能丰富的代码复用。开发者可以封装常用功能为独立模块，当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相关方法，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。在当前数字化时代，B/S架构持续盛行，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S模式提供了便捷的程序构建环境，用户端仅需具备基本的网络浏览器即可，大大降低了对客户端硬件的要求。这对于大规模用户群而言，显著节省了硬件升级的成本。其次，由于数据存储在服务器端，安全性能得到保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能轻松获取所需信息，增强了系统的可访问性和灵活性。此外，考虑到用户体验，用户已习惯于通过浏览器浏览各类内容，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，综合各方面因素，B/S架构在满足设计需求方面展现出其不可替代性。

SSM框架

在Java EE领域，SSM框架组合——Spring、SpringMVC和MyBatis构成了广泛采用的核心开发架构，尤其适用于构建复杂的企业级应用程序。Spring框架在此中扮演关键角色，如同胶水般整合各个组件，它管理对象的实例化与生命周期，实现了依赖注入（DI），以提升代码的灵活性和可测试性。SpringMVC则担当了处理用户请求的角色，DispatcherServlet调度并映射请求至相应的Controller执行，确保了业务逻辑的顺畅运行。MyBatis是对传统JDBC的一层封装，它使得数据库操作更为简洁透明，通过配置文件将SQL指令与实体类的Mapper文件关联，实现了数据访问的便捷与灵活映射。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建软件应用的结构模式，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将程序划分为三个关键部分，以提升可维护性、扩展性和模块化。模型（Model）专注于数据处理和业务逻辑，包含应用程序的核心数据结构，执行数据的存储、获取和操作，独立于用户界面。视图（View）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并允许用户发起操作。它可以表现为各种形式，如图形界面、网页或命令行界面。控制器（Controller）充当协调者，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。通过这种方式，MVC模式有效地解耦了不同组件，提升了代码的可维护性。

个性化推荐引擎系统项目-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

个性化推荐引擎系统数据库表设计

1. gexinghua_USER 表 - 用户表

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
ID INT 11 NOT NULL 唯一标识符，主键
USERNAME VARCHAR 50 NOT NULL 用户名，用于登录个性化推荐引擎系统
PASSWORD VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码
EMAIL VARCHAR 100 NOT NULL 用户邮箱，用于找回密码或接收个性化推荐引擎系统通知
CREATE_DATE DATETIME NOT NULL 用户创建时间
LAST_LOGIN DATETIME 最后一次登录时间
IS_ACTIVE TINYINT 1 NOT NULL 用户状态，1表示活跃，0表示禁用
ROLES VARCHAR 255 用户角色，多个角色以逗号分隔

2. gexinghua_LOG 表 - 日志表

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
LOG_ID INT 11 NOT NULL 日志ID，主键
USER_ID INT 11 NOT NULL 关联的用户ID
ACTION VARCHAR 100 NOT NULL 用户执行的操作，如"登录", "修改资料"等
DESCRIPTION TEXT NOT NULL 操作描述，记录个性化推荐引擎系统中的具体行为
TIMESTAMP DATETIME NOT NULL 操作时间

3. gexinghua_ADMIN 表 - 管理员表

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
ADMIN_ID INT 11 NOT NULL 管理员ID，主键
ADMIN_NAME VARCHAR 50 NOT NULL 管理员姓名，用于个性化推荐引擎系统后台管理
ADMIN_EMAIL VARCHAR 100 NOT NULL 管理员邮箱，用于工作联系
PASSWORD VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的管理员密码
CREATE_DATE DATETIME NOT NULL 管理员账户创建时间

4. gexinghua_CORE_INFO 表 - 核心信息表

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
INFO_KEY VARCHAR 50 NOT NULL 信息键，如"system_name", "company_name"等
INFO_VALUE TEXT NOT NULL 与键相关的核心信息值
DESCRIPTION VARCHAR 255 信息描述，解释此信息在个性化推荐引擎系统中的作用和意义
UPDATE_TIMESTAMP DATETIME NOT NULL 最后更新时间

个性化推荐引擎系统系统类图

个性化推荐引擎系统前后台

个性化推荐引擎系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

个性化推荐引擎系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

个性化推荐引擎系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

个性化推荐引擎系统测试用例

表格标题：个性化推荐引擎系统 系统功能测试用例

编号 测试用例名称 操作步骤 预期结果 实际结果 测试状态
TC001 登录功能 1. 输入用户名和密码
2. 点击“登录”按钮 		用户成功进入个性化推荐引擎系统系统界面 - 未执行
TC002 注册新用户 1. 填写基本信息
2. 确认并提交注册 		新用户账户创建成功，收到确认邮件 - 未执行
TC003 数据检索 1. 在搜索框输入关键词
2. 点击“搜索” 		显示与关键词相关的个性化推荐引擎系统数据 - 未执行
TC004 个性化推荐引擎系统添加 1. 点击“新增”按钮
2. 填写个性化推荐引擎系统详细信息
3. 提交 		新个性化推荐引擎系统记录保存并显示在列表中 - 未执行
TC005 个性化推荐引擎系统编辑 1. 选择一条记录进行编辑
2. 修改信息后保存 		个性化推荐引擎系统信息更新成功，列表中显示更新内容 - 未执行
TC006 个性化推荐引擎系统删除 1. 选中一条记录
2. 点击“删除”
3. 确认操作 		相关个性化推荐引擎系统记录从列表中移除 - 未执行

注意事项：

  • 个性化推荐引擎系统应替换为实际的系统产品名称，如“图书”，“员工”，或“订单”等。
  • 测试状态可标记为“通过”，“失败”或“未执行”。
  • 预期结果和实际结果在执行测试用例后填写，用于对比和评估系统功能的正确性。

个性化推荐引擎系统部分代码实现

基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的个性化推荐引擎系统源码下载

总结

在我的本科毕业论文《个性化推荐引擎系统: JavaWeb技术在企业级应用中的实践与探索》中，我深入研究了个性化推荐引擎系统的开发与实现。通过这次项目，我熟练掌握了JavaWeb的核心技术，包括Servlet、JSP以及MVC框架。我了解到个性化推荐引擎系统的设计与开发不仅需要扎实的编程基础，更需理解业务逻辑和用户体验的重要性。实践中，我体验到团队协作的效率与挑战，学习了版本控制工具Git，增强了问题解决能力。此外，面对个性化推荐引擎系统的性能优化，我接触并运用了数据库索引、缓存策略等，深化了对系统优化的理解。这次经历为我未来在Web开发领域的工作奠定了坚实基础。