本项目为基于mvc模式的基于机器学习的新闻热点预测课程设计基于mvc模式的基于机器学习的新闻热点预测实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于mvc模式的基于机器学习的新闻热点预测开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)web大作业_基于mvc模式的基于机器学习的新闻热点预测java项目:基于机器学习的新闻热点预测基于mvc模式的基于机器学习的新闻热点预测设计课程设计。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计
在信息化社会中，基于机器学习的新闻热点预测作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其重要性。本论文旨在探讨和实现基于机器学习的新闻热点预测的设计与开发，以提升用户体验和系统效能。首先，我们将阐述基于机器学习的新闻热点预测的背景及意义，分析现有市场的需求；接着，详细说明采用JavaWeb技术的原因，包括其强大的功能和跨平台特性。随后，将深入研究基于机器学习的新闻热点预测的系统架构设计，以及关键技术的实施策略。最后，通过实际操作测试验证基于机器学习的新闻热点预测的性能和稳定性。此研究不仅为基于机器学习的新闻热点预测的发展提供理论支持，也为同类JavaWeb项目的开发提供参考。
基于机器学习的新闻热点预测系统架构图/系统设计图
基于机器学习的新闻热点预测技术框架
B/S架构
B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构的一种提法。该架构的核心特点是用户通过网络浏览器与服务器进行交互。在当前时代，众多系统仍选择B/S架构，主要原因在于其独特优势。首先，B/S架构极大地简化了程序开发流程，对开发者而言更为便捷。再者，它对客户端的要求极低，用户只需具备基本的网络浏览器即可，无需高昂的硬件配置，这在大规模用户群体中能显著节省成本。此外，由于数据主要存储在服务器端，B/S架构提供了较好的数据安全保证。用户无论身处何地，只要有网络连接，都能轻松访问所需信息和资源。从用户体验角度出发，用户已习惯于使用浏览器浏览各类信息，若需安装多个专用软件来访问特定内容，可能会引起用户的抵触和不信任。因此，基于上述考虑，采用B/S架构的设计模式对于满足项目需求是恰当且合理的。
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文档中，实现了内容的生成与展示的分离。在服务器端运行时，JSP会将含有Java代码的页面转化为HTML，并将结果转发至客户端浏览器。这种技术极大地简化了开发复杂且具有交互性的Web应用的过程。值得注意的是，JSP本质上依赖于Servlet技术，每个JSP页面在执行时都会被翻译成一个Servlet实例。Servlet作为一种标准接口，负责处理接收到的HTTP请求并生成相应的服务器响应。
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。它的特性使其在同类系统中脱颖而出，成为首选的数据库解决方案之一。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对实际租赁场景的良好适应性而著称。尤为关键的是，MySQL具备低成本和开放源码的优势，这使得它在众多项目，尤其是毕业设计中，成为极具吸引力的选择。
Java语言
Java是一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于能支持多种平台，包括桌面应用和Web应用。它以其强大的后端处理能力备受青睐。在Java中，变量是核心概念，代表着数据的存储单元，通过对变量的操作来管理内存，这种机制在一定程度上增强了程序的安全性，使得Java应用程序具有抵抗特定病毒的能力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特性，允许开发者不仅使用预设的基础类库，还能对这些类进行扩展和重定义，极大地丰富了语言的功能。此外，Java支持代码模块化，开发者可以封装常用功能为独立模块，当其他项目需要时，只需简单引用并调用相关方法，提高了代码的复用性和开发效率。
MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、可维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型承担着应用程序的核心职责，包含了数据结构和业务逻辑，专注于数据的管理与处理，而不涉及用户界面的细节。视图则构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户发起交互。多种形态的视图，如GUI、网页或命令行界面，都是其可能的形式。控制器作为中介，接收用户的输入，协调模型和视图的协作，根据用户请求从模型获取数据，再指示视图更新展示。这种分离使得各组件的关注点明确，从而提高了代码的可维护性。
基于机器学习的新闻热点预测项目-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
基于机器学习的新闻热点预测数据库表设计
1.
jiqi_USER
表 - 用户表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| ID | INT AUTO_INCREMENT | 用户唯一标识符，主键基于机器学习的新闻热点预测系统中的用户 |
| USERNAME | VARCHAR(50) | 用户名，用于登录基于机器学习的新闻热点预测系统 |
| PASSWORD | VARCHAR(100) | 加密后的密码，保护基于机器学习的新闻热点预测账户安全 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于基于机器学习的新闻热点预测系统通信 | |
| REG_DATE | DATETIME | 注册日期，记录用户加入基于机器学习的新闻热点预测的时间 |
| LAST_LOGIN | DATETIME | 最后一次登录时间，跟踪基于机器学习的新闻热点预测用户的活动 |
2.
jiqi_LOG
表 - 日志表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| LOG_ID | INT AUTO_INCREMENT | 日志唯一标识符，主键记录基于机器学习的新闻热点预测操作日志 |
| USER_ID | INT | 关联用户ID，记录基于机器学习的新闻热点预测操作用户 |
| ACTION | VARCHAR(50) | 操作描述，描述在基于机器学习的新闻热点预测系统中的动作 |
| ACTION_DATE | DATETIME | 操作时间，记录基于机器学习的新闻热点预测系统内事件的时间戳 |
| DETAILS | TEXT | 操作详情，详细描述基于机器学习的新闻热点预测系统内的变化 |
3.
jiqi_ADMIN
表 - 管理员表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| ADMIN_ID | INT AUTO_INCREMENT | 管理员唯一标识符，基于机器学习的新闻热点预测后台管理权限 |
| ADMIN_NAME | VARCHAR(50) | 管理员姓名，基于机器学习的新闻热点预测系统的管理者身份标识 |
| ADMIN_EMAIL | VARCHAR(100) | 管理员邮箱，用于基于机器学习的新闻热点预测系统内部通讯 |
| PASSWORD | VARCHAR(100) | 加密后的密码，保护基于机器学习的新闻热点预测后台安全 |
| CREATION_DATE | DATETIME | 创建日期，记录管理员加入基于机器学习的新闻热点预测系统的日期 |
4.
jiqi_CORE_INFO
表 - 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| INFO_KEY | VARCHAR(50) | 信息键，标识基于机器学习的新闻热点预测系统的核心配置项 |
| INFO_VALUE | TEXT | 信息值，存储基于机器学习的新闻热点预测系统的关键配置信息 |
| DESCRIPTION | VARCHAR(200) | 描述，解释基于机器学习的新闻热点预测系统核心信息的作用和用途 |
基于机器学习的新闻热点预测系统类图
基于机器学习的新闻热点预测前后台
基于机器学习的新闻热点预测前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于机器学习的新闻热点预测后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于机器学习的新闻热点预测测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于机器学习的新闻热点预测测试用例
1. 登录功能
| 测试编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC1.1 | 正确用户名和密码 | 基于机器学习的新闻热点预测 用户名：admin 密码：123456 | 成功登录，显示用户界面 | 基于机器学习的新闻热点预测 用户名不存在或密码错误 | PASS/FAIL |
| TC1.2 | 错误用户名 | 基于机器学习的新闻热点预测 用户名：invalid 密码：123456 | 无法登录，提示用户名错误 | 显示登录失败信息 | PASS/FAIL |
| TC1.3 | 错误密码 | 基于机器学习的新闻热点预测 用户名：admin 密码：wrongpassword | 无法登录，提示密码错误 | 显示登录失败信息 | PASS/FAIL |
2. 数据添加功能
| 测试编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC2.1 | 添加新基于机器学习的新闻热点预测记录 | 基于机器学习的新闻热点预测信息：名称、描述、状态等 | 新基于机器学习的新闻热点预测记录成功添加，显示在列表中 | 基于机器学习的新闻热点预测添加失败，错误提示 | PASS/FAIL |
| TC2.2 | 空基于机器学习的新闻热点预测信息 | 所有字段为空 | 提示基于机器学习的新闻热点预测信息不能为空 | 基于机器学习的新闻热点预测成功添加，未检查空值 | PASS/FAIL |
3. 数据查询功能
| 测试编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC3.1 | 搜索基于机器学习的新闻热点预测名称 | 基于机器学习的新闻热点预测名称：example | 查找到匹配的基于机器学习的新闻热点预测记录 | 无搜索结果或错误提示 | PASS/FAIL |
| TC3.2 | 搜索基于机器学习的新闻热点预测状态 | 基于机器学习的新闻热点预测状态：active | 显示所有活动的基于机器学习的新闻热点预测 | 搜索结果与预期不符 | PASS/FAIL |
4. 数据修改功能
| 测试编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC4.1 | 修改基于机器学习的新闻热点预测信息 | 基于机器学习的新闻热点预测ID：1，更新后的名称、描述 | 基于机器学习的新闻热点预测信息成功更新，列表中显示新信息 | 基于机器学习的新闻热点预测未更新或错误提示 | PASS/FAIL |
5. 数据删除功能
| 测试编号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| TC5.1 | 删除基于机器学习的新闻热点预测 | 基于机器学习的新闻热点预测ID：1 | 基于机器学习的新闻热点预测从列表中移除，确认删除提示 | 基于机器学习的新闻热点预测未删除或错误提示 | PASS/FAIL |
基于机器学习的新闻热点预测部分代码实现
基于mvc模式的基于机器学习的新闻热点预测实现【源码+数据库+开题报告】源码下载
- 基于mvc模式的基于机器学习的新闻热点预测实现【源码+数据库+开题报告】源代码.zip
- 基于mvc模式的基于机器学习的新闻热点预测实现【源码+数据库+开题报告】源代码.rar
- 基于mvc模式的基于机器学习的新闻热点预测实现【源码+数据库+开题报告】源代码.7z
- 基于mvc模式的基于机器学习的新闻热点预测实现【源码+数据库+开题报告】源代码百度网盘下载.zip
总结
在我的本科毕业论文《基于机器学习的新闻热点预测：一款基于Javaweb的创新应用开发》中，我深入探讨了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的Web系统。通过基于机器学习的新闻热点预测的开发，我熟练掌握了Servlet、JSP以及Spring Boot等核心框架，深化理解了MVC设计模式。实践中，我面临的挑战包括数据库优化、前后端交互及异常处理，这些都锻炼了我的问题解决能力。此外，项目管理工具如Git的使用，增强了我的团队协作经验。基于机器学习的新闻热点预测的完成，不仅巩固了我的理论知识，也让我对未来从事JavaWeb开发工作充满了信心。
还没有评论，来说两句吧...