基于mvc模式的基于AI的智能购物推荐系统实现课程设计

本项目为（附源码）基于mvc模式的基于AI的智能购物推荐系统开发基于mvc模式的基于AI的智能购物推荐系统设计与开发web大作业_基于mvc模式的基于AI的智能购物推荐系统研究与实现基于mvc模式的基于AI的智能购物推荐系统研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)javaweb项目:基于AI的智能购物推荐系统基于mvc模式的基于AI的智能购物推荐系统课程设计。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化飞速发展的今天，基于AI的智能购物推荐系统作为JavaWeb技术的创新应用，已逐渐成为业界关注的焦点。本论文旨在探讨和实现基于JavaWeb的基于AI的智能购物推荐系统系统，旨在提升效率，优化用户体验。首先，我们将概述基于AI的智能购物推荐系统的背景及重要性，阐述其在当前网络环境中的地位。接着，深入研究JavaWeb技术栈，包括Servlet、JSP以及相关框架，为基于AI的智能购物推荐系统的开发奠定理论基础。再者，详细设计与实现基于AI的智能购物推荐系统系统的功能模块，展示JavaWeb技术的实际应用。最后，通过性能测试与用户反馈，对基于AI的智能购物推荐系统进行评估，以期为同类项目的开发提供参考。本文期望能为基于AI的智能购物推荐系统的研究及JavaWeb技术的实践贡献一份力量。

基于AI的智能购物推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的智能购物推荐系统技术框架

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码结构，提升可维护性和扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：Model（模型）专注于处理数据和业务逻辑，独立于用户界面；View（视图）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；Controller（控制器）充当协调者，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求。这种分离职责的方式强化了关注点的隔离，使得代码更加易于理解和维护。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它将Java语言集成到HTML文档中，实现服务器端的脚本执行。当用户请求JSP页面时，服务器会首先解析其中的Java代码，并将其结果转化为标准的HTML格式，随后将静态和动态结合的HTML内容传送给浏览器。这种机制使得开发者能够便捷地开发出具备丰富交互性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了关键角色，它们构成了JSP的基础架构。实际上，每一个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例，通过Servlet规范来高效处理HTTP请求并构造相应的响应内容。

Java语言

Java编程语言现已成为广泛应用的首选语言，它不仅支持桌面应用程序的开发，还能够构建网络应用程序。其核心在于利用变量对数据进行操作，这些变量实质上是内存中的数据存储单元，这种机制在提升程序功能的同时，也增强了对计算机安全的防护，使得由Java编写的程序能够抵御某些特定的病毒攻击，从而增强程序的稳定性和持久性。Java的动态执行特性允许开发者在运行时调整代码，不仅限于使用预定义的基本类，还能进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能。此外，Java提倡代码复用，开发者可以封装功能模块，当其他项目需要相似功能时，可以直接引入并调用相关方法，提高了开发效率和代码质量。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。它的名称直接反映了其设计原理，即管理和组织基于关系的数据。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其轻量级、高效能的特质脱颖而出。在考虑实际应用，尤其是对于成本控制和开源需求的毕业设计场景，MySQL显得尤为合适，因为它不仅经济实惠，而且源代码开放，这些因素共同构成了选择MySQL的主要动因。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是通过Web浏览器来交互式地访问远程服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优点。首先，该架构显著简化了开发流程，便于程序的维护和扩展。其次，对于终端用户而言，无需配置高性能设备，仅需具备基本的网络浏览器即可访问应用，这极大地降低了硬件成本，尤其在用户基数庞大的情况下，节省的费用十分可观。再者，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了相对较高的数据安全性，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。从用户体验角度出发，人们已习惯于通过浏览器浏览各类信息，若需要安装专用软件，可能会引发用户的抵触情绪，降低信任感。因此，综合考量，B/S架构在满足设计需求方面展现出其优越性和适应性。

基于AI的智能购物推荐系统项目-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

基于AI的智能购物推荐系统数据库表设计

用户表 (gouwu_USER)

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符, 自增长主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名, 不可为空，基于AI的智能购物推荐系统系统的登录用户名
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码, 不可为空，用于基于AI的智能购物推荐系统系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱, 用于基于AI的智能购物推荐系统系统的通讯和找回密码
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间, 记录用户在基于AI的智能购物推荐系统系统中的注册日期

日志表 (gouwu_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符, 自增长主键
USER_ID	INT	关联用户ID, 外键引用gouwu_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于AI的智能购物推荐系统系统执行的操作描述
ACTION_DATE	TIMESTAMP	操作发生的时间, 记录在基于AI的智能购物推荐系统系统中的具体时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址, 用于基于AI的智能购物推荐系统系统的审计追踪

管理员表 (gouwu_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符, 自增长主键
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名, 不可为空，基于AI的智能购物推荐系统系统的超级用户登录名
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码, 不可为空，用于基于AI的智能购物推荐系统系统的管理员身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱, 用于基于AI的智能购物推荐系统系统的通讯和内部通知
PRIVILEGE_LEVEL	INT	管理员权限等级, 决定在基于AI的智能购物推荐系统系统中的操作范围

核心信息表 (gouwu_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_ID	INT	核心信息唯一标识符, 自增长主键
KEY	VARCHAR(50)	信息键, 用于在基于AI的智能购物推荐系统系统中唯一标识信息项
VALUE	TEXT	信息值, 存储基于AI的智能购物推荐系统系统的核心配置或状态信息
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后更新时间, 记录信息在基于AI的智能购物推荐系统系统中的修改时间点

基于AI的智能购物推荐系统系统类图

基于AI的智能购物推荐系统前后台

基于AI的智能购物推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能购物推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能购物推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能购物推荐系统测试用例

编号	测试用例名称	输入数据	预期输出
TC01	基于AI的智能购物推荐系统登录功能	正确用户名、密码	登录成功提示
TC02	基于AI的智能购物推荐系统错误登录尝试	错误用户名或密码	登录失败提示
TC03	基于AI的智能购物推荐系统新用户注册	合法用户信息	注册成功通知
TC04	基于AI的智能购物推荐系统数据重复注册	已存在用户名	注册失败错误信息
TC05	基于AI的智能购物推荐系统信息查询	指定ID	相关信息展示
TC06	基于AI的智能购物推荐系统无效信息查询	非法ID	未找到信息提示
TC07	基于AI的智能购物推荐系统信息编辑	更新后的信息	编辑成功确认
TC08	基于AI的智能购物推荐系统编辑权限验证	无权限用户	权限不足错误信息
TC09	基于AI的智能购物推荐系统信息删除	选定ID	删除成功通知
TC10	基于AI的智能购物推荐系统无效信息删除	不存在的ID	删除失败提示

基于AI的智能购物推荐系统部分代码实现