基于Web的基于AI的智能推荐购物系统设计与实现

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在信息化时代背景下，基于AI的智能推荐购物系统作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现显得尤为重要。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的智能推荐购物系统系统。首先，我们将介绍基于AI的智能推荐购物系统的基本概念和市场背景，阐述其研究价值。接着，详述开发环境与工具的选择，以及系统的需求分析。然后，通过设计数据库模型和实现关键模块，展示基于AI的智能推荐购物系统的架构与功能。最后，对系统进行测试与优化，确保其稳定运行。此研究不仅提升JavaWeb技术的应用水平，也为同类项目的开发提供参考。

基于AI的智能推荐购物系统系统架构图/系统设计图

基于AI的智能推荐购物系统技术框架

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种技术，它将Java编程语言集成到HTML页面中，以实现内容的动态生成。在服务器端运行JSP页面时，会将其中的Java代码执行并转化为普通的HTML，随后将这个静态化的HTML发送至客户端浏览器。这种技术极大地简化了开发高交互性Web应用的过程。值得注意的是，JSP本质上依赖于Servlet技术，它将每个JSP页面编译为Servlet类来运作。Servlet是一种标准的接口，负责处理接收到的HTTP请求，并生成相应的响应。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台特性在桌面应用和Web应用领域占据重要地位。它不仅是构建桌面界面应用程序的理想选择，同时在提供网络服务和后台处理方面表现出色。在Java中，变量是核心概念，代表着数据的存储单元，通过操作变量来管理内存，这在一定程度上增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的程序能够抵抗某些特定的病毒攻击，从而提升软件的稳定性和持久性。 Java的动态性是其另一大亮点，它的类库不仅包含丰富的基础类，还支持类的重写和扩展，允许开发者根据需求拓展功能。这种特性使得Java具备强大的可塑性，程序员可以创建可复用的模块化组件，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相应方法，极大地提高了开发效率和代码的复用性。

B/S架构

在计算机系统设计中，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）是与C/S架构相对应的一种架构模式。B/S架构的核心特点是用户通过Web浏览器来与远程服务器进行交互。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了程序开发过程，因为大部分业务逻辑和数据存储集中在服务器端。其次，对于终端用户来说，硬件要求较低，只需具备基本的网络浏览器功能，无需安装特定软件，这在大规模用户群体中能显著降低设备成本。此外，由于数据集中在服务端，安全性得到保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地访问所需信息和资源。从用户体验角度出发，浏览器的普遍使用使得用户更倾向于无须额外安装应用即可访问服务，避免了可能引发的不信任感。因此，根据上述分析，B/S架构对于满足本设计项目的需求显得尤为合适。

MVC（Model-View-Controller）架构模式是一种常用于构建应用程序的组织结构方法，旨在优化代码的管理和不同功能模块的隔离。该模式确保了软件的高可维护性和可扩展性。模型（Model）承担着应用程序的核心数据处理任务，封装了业务逻辑和数据操作，与用户界面保持独立。视图（View）是用户与应用交互的界面展示层，它以适当的形式（如GUI、网页或命令行）呈现由模型提供的数据，并响应用户的交互。控制器（Controller）作为中介，接收用户的输入，协调模型和视图的交互，根据用户请求调用相应的模型函数，并指示视图更新展示。通过MVC模式，关注点得以有效分离，从而提升代码的可读性和可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类产品中占据显著地位。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL相比Oracle和DB2等其他大型数据库系统，具有体积小巧、运行速度快的优势。尤其值得一提的是，它在实际的租赁场景中表现出色，满足了低成本和开源的需求，这也是在毕业设计中优先选择MySQL的主要考量因素。

基于AI的智能推荐购物系统项目-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的智能推荐购物系统数据库表设计

AI_USER表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	主键，唯一标识符
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的智能推荐购物系统系统的登录标识
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的智能推荐购物系统系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的智能推荐购物系统的通信和找回密码
CREATE_DATE	DATETIME	注册时间，记录用户在基于AI的智能推荐购物系统系统中的创建日期
LAST_LOGIN	DATETIME	最后登录时间，记录用户最近一次登录基于AI的智能推荐购物系统的时间

AI_LOG表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志ID，主键
USER_ID	INT	关联的用户ID，引用AI_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(50)	操作描述，记录在基于AI的智能推荐购物系统系统中的用户行为
ACTION_DATE	DATETIME	操作时间，用户在基于AI的智能推荐购物系统执行动作的日期和时间
DETAILS	TEXT	操作详情，详细描述基于AI的智能推荐购物系统系统中的操作内容和结果

AI_ADMIN表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键，用于基于AI的智能推荐购物系统后台管理系统
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于AI的智能推荐购物系统后台的身份标识
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的智能推荐购物系统后台系统的身份验证
CREATE_DATE	DATETIME	创建日期，管理员在基于AI的智能推荐购物系统系统中被添加的时间

AI_INFO表

字段名	数据类型	描述
INFO_ID	INT	核心信息ID，主键
KEY	VARCHAR(50)	关键字，标识基于AI的智能推荐购物系统系统中的重要配置或元数据项
VALUE	TEXT	值，与关键字关联的具体信息，存储基于AI的智能推荐购物系统的核心设置
DESCRIPTION	VARCHAR(200)	描述，解释基于AI的智能推荐购物系统系统中该信息的意义和用途

基于AI的智能推荐购物系统系统类图

基于AI的智能推荐购物系统前后台

基于AI的智能推荐购物系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能推荐购物系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能推荐购物系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能推荐购物系统测试用例

1. 登录功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC1.1	用户名和密码验证	正确的基于AI的智能推荐购物系统用户名和密码	登录成功，显示用户个人信息页面	登录成功	Pass
TC1.2	错误的用户名	错误的基于AI的智能推荐购物系统用户名，正确密码	登录失败，提示用户名错误	登录失败	Pass
TC1.3	错误的密码	正确的基于AI的智能推荐购物系统用户名，错误密码	登录失败，提示密码错误	登录失败	Pass

2. 数据添加功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC2.1	添加新信息	完整且有效的基于AI的智能推荐购物系统信息	新信息成功添加，显示成功消息	信息添加成功	Pass
TC2.2	缺失必填字段	未填写关键字段的基于AI的智能推荐购物系统信息	提示缺失信息，添加失败	提示错误，未添加	Pass

3. 数据查询功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC3.1	搜索特定信息	存在的基于AI的智能推荐购物系统ID	显示与ID匹配的基于AI的智能推荐购物系统详细信息	显示正确信息	Pass
TC3.2	搜索不存在的信息	不存在的基于AI的智能推荐购物系统ID	提示找不到相关信息	提示找不到	Pass

4. 数据修改功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC4.1	修改已有信息	存在的基于AI的智能推荐购物系统ID和更新信息	信息更新成功，显示成功消息	更新成功	Pass
TC4.2	修改不存在的信息	不存在的基于AI的智能推荐购物系统ID和更新信息	提示无法找到基于AI的智能推荐购物系统，更新失败	提示找不到	Pass

5. 数据删除功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC5.1	删除信息	存在的基于AI的智能推荐购物系统ID	信息删除成功，显示成功消息	信息删除成功	Pass
TC5.2	删除不存在的信息	不存在的基于AI的智能推荐购物系统ID	提示无法找到基于AI的智能推荐购物系统，删除失败	提示找不到	Pass

基于AI的智能推荐购物系统部分代码实现