SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的材料推荐引擎源码下载

本项目为基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架实现基于AI的材料推荐引擎【源码+数据库+开题报告】基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的材料推荐引擎设计与开发课程设计SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架实现的基于AI的材料推荐引擎研究与开发毕设项目: 基于AI的材料推荐引擎（附源码）SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的材料推荐引擎项目代码SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架的基于AI的材料推荐引擎源码。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会中，基于AI的材料推荐引擎作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其重要性。本论文以“基于AI的材料推荐引擎的设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的材料推荐引擎系统。首先，我们将阐述基于AI的材料推荐引擎的背景及意义，分析现有问题；接着，详细说明系统的需求分析与架构设计，包括关键技术的选用；然后，通过编码实践，展示基于AI的材料推荐引擎的开发流程；最后，对系统进行测试与优化，确保其稳定运行。此研究旨在提升JavaWeb开发的实践能力，为同类项目的开发提供参考。

基于AI的材料推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的材料推荐引擎技术框架

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架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便利性，允许开发者通过网页接口进行编程。其次，对于终端用户，它降低了硬件要求，只需具备网络连接和基本的浏览器功能即可，这极大地节省了大规模用户群体的设备成本。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性上表现出色，用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能便捷地获取所需信息和资源。考虑到用户体验，人们已习惯于浏览器的无缝浏览体验，独立安装应用程序可能会引起用户的抵触情绪和信任疑虑。因此，基于上述考量，选择B/S架构作为设计基础是符合理论与实际需求的选择。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升其可维护性、可扩展性和模块化。该模式将应用划分为三个关键部分，以清晰地划分不同职责。模型（Model）担当着数据和业务逻辑的核心角色，它独立管理数据的存取及处理，不涉及任何用户界面的细节。视图（View）是用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并支持用户操作。它可以表现为各种形式，如图形界面、网页或命令行。控制器（Controller）作为中介，接收用户的输入，协调模型和视图的活动，根据用户请求调用模型处理数据，并指示视图更新以反映结果。这种分离关注点的设计方式显著提升了代码的可维护性。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语种，兼顾了桌面应用和网络应用的开发需求。其独特之处在于，它以变量为核心，将数据存储于内存中，从而涉及到了计算机安全领域。由于Java对内存操作的安全机制，它能够有效地抵御针对Java程序的直接病毒攻击，提升了程序的健壮性和生存能力。此外，Java具备强大的动态运行特性，允许开发者不仅可利用内置的基础类，还能对类进行重写和扩展，极大地增强了语言的功能性。这种灵活性使得Java开发者能够创建可复用的功能模块，一旦封装完成，其他项目只需简单引用并调用相关方法，即可实现功能的便捷集成。这无疑提高了开发效率，也降低了软件开发的复杂度。

SSM框架

在Java EE企业级开发领域，SSM框架组合——Spring、SpringMVC与MyBatis——扮演着核心角色，广泛应用于构建复杂的企业级应用程序。Spring框架如同胶水般整合了各个组件，它管理对象（bean）的创建与生命周期，实现了依赖注入（DI），确保了松耦合。SpringMVC则在处理用户请求时担当重要职责，DispatcherServlet充当入口点，调度Controller来响应匹配的请求。至于MyBatis，它是对JDBC的轻量级抽象，简化了数据库底层操作，通过映射配置文件将SQL指令与实体类关联，实现了数据访问的便捷性。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化的数据。在论文语境中，我们可以描述为：MySQL以其特有的优势在众多RDBMS中脱颖而出，成为业界首选之一。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL显得更为轻量级，运行速度快，并且在实际的租赁场景中表现出高效能。尤为关键的是，MySQL具备低成本和开源的特性，这使得它成为适合毕业设计的理想选择，特别是在需要考虑经济效率和代码透明度的情况下。

基于AI的材料推荐引擎项目-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的材料推荐引擎数据库表设计

1. yinqing_USER - 用户表

字段名	数据类型	描述
user_id	INT	主键，用户ID，自增长
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识基于AI的材料推荐引擎中的用户
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的材料推荐引擎登录验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的材料推荐引擎找回密码或发送通知
create_time	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于AI的材料推荐引擎中的注册时间
last_login_time	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近一次在基于AI的材料推荐引擎上的登录时间

2. yinqing_LOG - 操作日志表

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	主键，日志ID，自增长
user_id	INT	外键，引用yinqing_USER.user_id，记录操作用户
operation	VARCHAR(100)	操作描述，详细说明在基于AI的材料推荐引擎上执行的动作
ip_address	VARCHAR(45)	记录操作时的IP地址，用于基于AI的材料推荐引擎日志追踪和安全分析
create_time	TIMESTAMP	日志创建时间，记录该操作在基于AI的材料推荐引擎中的发生时间

3. yinqing_ADMIN - 管理员表

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	主键，管理员ID，自增长
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于基于AI的材料推荐引擎后台登录
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，管理员在基于AI的材料推荐引擎后台的身份验证密码
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的材料推荐引擎重要通知或找回密码
create_time	TIMESTAMP	管理员账号创建时间，记录在基于AI的材料推荐引擎系统中的添加时间

4. yinqing_CORE_INFO - 核心信息表

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	主键，核心信息ID，自增长
key	VARCHAR(50)	关键字，标识基于AI的材料推荐引擎中的特定核心信息，如"system_name", "version"等
value	TEXT	关联的关键字的值，如基于AI的材料推荐引擎名称或版本号等
update_time	TIMESTAMP	信息更新时间，记录基于AI的材料推荐引擎核心信息在系统中的最近修改时间

基于AI的材料推荐引擎系统类图

基于AI的材料推荐引擎前后台

基于AI的材料推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的材料推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的材料推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的材料推荐引擎测试用例

编号	测试用例名称	输入数据	预期输出	测试结果
TC1	基于AI的材料推荐引擎登录功能验证	正确用户名，正确密码	登录成功提示	未执行
TC2	基于AI的材料推荐引擎注册新用户	合法用户名，有效邮箱	注册成功通知	未执行
TC3	基于AI的材料推荐引擎数据检索	关键词“基于AI的材料推荐引擎”	相关基于AI的材料推荐引擎信息列表	未执行
TC4	基于AI的材料推荐引擎更新信息	已存在ID，更新内容	“信息已更新”提示	未执行
TC5	基于AI的材料推荐引擎删除操作	存在的基于AI的材料推荐引擎 ID	“基于AI的材料推荐引擎删除成功”	未执行
TC6	基于AI的材料推荐引擎权限验证	无权限用户，受限基于AI的材料推荐引擎	访问权限错误提示	未执行
TC7	基于AI的材料推荐引擎多用户并发访问	多个用户同时操作	系统稳定，无数据冲突	未执行
TC8	基于AI的材料推荐引擎界面兼容性测试	不同浏览器/设备	界面正常显示，功能可用	未执行

基于AI的材料推荐引擎部分代码实现