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Java实现的基于AI的短视频推荐系统开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

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在当今数字化时代，基于AI的短视频推荐系统 的开发与实现成为了JavaWeb技术的重要应用领域。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的短视频推荐系统系统。首先，我们将介绍基于AI的短视频推荐系统的基本概念和其在行业中的重要性，阐述研究背景及意义。接着，详述项目开发的技术栈，包括Servlet、JSP以及数据库连接等关键组件。在系统设计部分，基于AI的短视频推荐系统的架构将被详细解析，强调模块化和可扩展性。最后，通过实际操作展示基于AI的短视频推荐系统的实现过程及性能测试，以证明所选技术的有效性。此研究不仅提升JavaWeb开发技能，也为同类项目的开发提供参考。

基于AI的短视频推荐系统系统架构图/系统设计图

Java实现的基于AI的短视频推荐系统开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

基于AI的短视频推荐系统技术框架

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术，它允许开发人员将Java代码无缝集成到HTML页面中。JSP的工作原理是：在服务器端执行这些含有Java代码的页面，将执行结果转化为标准的HTML，随后发送给用户浏览器。这种技术极大地简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet起到了关键支撑作用。实质上，每一个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的协议，负责处理HTTP请求，并生成相应的响应内容。

Java语言

Java作为一种广泛采用的编程语言，其应用领域涵盖了桌面应用和Web应用。它以其独特的后端处理能力，成为构建各类应用程序的首选。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据存储的抽象，负责管理内存空间，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使其具备抵抗针对Java编写的病毒的能力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java的动态执行特性也是其魅力所在。开发者不仅能够利用Java核心库提供的基础类，还能够对这些类进行重定义和扩展，极大地丰富了语言的功能性。此外，Java支持代码模块化，允许开发者封装常用功能，其他项目只需简单引用并调用相关方法，就能实现功能复用，提高了开发效率和代码的可维护性。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中脱颖而出。作为轻量级但功能强大的解决方案，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对复杂查询的良好支持而著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL在成本效益方面具有显著优势，尤其适用于实际的租赁环境。此外，其开放源码的性质进一步降低了使用门槛，这也是我们在毕业设计中优先选择MySQL的重要考量因素。

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，实现不同功能模块的解耦和独立管理。该模式强调了三个关键组件的划分：模型负责封装应用程序的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面；视图则呈现给用户，作为人机交互的界面，它从模型获取并展示数据，同时响应用户的操作；控制器充当中介，接收用户输入，协调模型和视图的交互，处理请求并更新视图以反映结果。通过这种方式，MVC模式提升了代码的可维护性、可扩展性和整体组织性。

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。该架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端来访问和交互服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，它极大地简化了软件开发流程，因为大部分处理和展示逻辑集中在服务器端，降低了对客户端硬件的要求，用户只需拥有能够上网的浏览器即可，这在大规模用户群体中显著节省了设备成本。其次，由于数据存储在服务器上，B/S架构提供了较好的数据安全性和访问的便捷性，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能获取所需信息。此外，考虑到用户体验，人们已习惯于通过浏览器浏览各种内容，若需安装额外软件来访问特定资源，可能会引起用户的抵触情绪和信任问题。因此，从综合考量来看，B/S架构的选用在很多情况下能更好地满足系统设计需求。

基于AI的短视频推荐系统项目-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的短视频推荐系统数据库表设计

基于AI的短视频推荐系统 系统数据库表格模板

1. AI_user 表 - 用户表

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
id INT NOT NULL 用户唯一标识符
username VARCHAR 50 NOT NULL 用户名，基于AI的短视频推荐系统系统的登录名称
password VARCHAR 255 NOT NULL 用户密码，加密存储
email VARCHAR 100 NOT NULL 用户邮箱，用于基于AI的短视频推荐系统系统通信
created_at TIMESTAMP NOT NULL 用户创建时间
updated_at TIMESTAMP NOT NULL 用户信息最后更新时间

2. AI_log 表 - 日志表

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
log_id INT NOT NULL 日志唯一标识符
user_id INT NOT NULL 与 AI_user 表关联的用户ID，记录操作用户
action VARCHAR 100 NOT NULL 操作描述，例如“登录”、“修改资料”等
details TEXT 操作详情，JSON格式，包含基于AI的短视频推荐系统系统相关操作的具体信息
timestamp TIMESTAMP NOT NULL 操作时间

3. AI_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 NOT NULL 管理员唯一标识符
username VARCHAR 50 NOT NULL 管理员用户名，基于AI的短视频推荐系统系统的管理员身份
password VARCHAR 255 NOT NULL 管理员密码，加密存储
privileges JSON NOT NULL 管理员权限，定义基于AI的短视频推荐系统系统中的操作权限
created_at TIMESTAMP NOT NULL 管理员创建时间

4. AI_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 关键信息标识，如“系统版本”，“公司名称”等
info_value TEXT NOT NULL 关键信息值，基于AI的短视频推荐系统系统的核心配置或元数据
last_updated TIMESTAMP NOT NULL 最后更新时间，记录核心信息的变更历史

以上表格模板适用于基于AI的短视频推荐系统系统，可以根据实际需求进行调整和扩展。

基于AI的短视频推荐系统系统类图

基于AI的短视频推荐系统前后台

基于AI的短视频推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的短视频推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的短视频推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的短视频推荐系统测试用例

基于AI的短视频推荐系统 管理系统测试用例模板

测试编号 功能描述 输入数据 预期结果 实际结果 是否通过
T001 用户登录 正确账号、密码 登录成功，跳转至主页面 基于AI的短视频推荐系统管理界面 √/×
T002 添加基于AI的短视频推荐系统 基于AI的短视频推荐系统名称，详细信息 新基于AI的短视频推荐系统出现在列表中 - -
T003 修改基于AI的短视频推荐系统 基于AI的短视频推荐系统ID，更新信息 基于AI的短视频推荐系统信息更新成功 - -
T004 删除基于AI的短视频推荐系统 基于AI的短视频推荐系统ID 基于AI的短视频推荐系统从列表中消失 - -
测试编号 测试目标 条件描述 预期性能指标 实际性能指标 是否通过
P001 大量数据处理 一次性添加1000条基于AI的短视频推荐系统 响应时间≤5s，无错误 - -
P002 并发访问 100用户同时操作基于AI的短视频推荐系统 系统稳定，无数据冲突 - -
测试编号 测试场景 输入数据 预期防护措施 实际结果 是否通过
S001 SQL注入攻击 特殊字符作为基于AI的短视频推荐系统名称 阻止非法输入，返回错误信息 - -
S002 XSS攻击 包含JavaScript代码的基于AI的短视频推荐系统描述 过滤并阻止执行脚本，显示纯文本 - -
测试编号 测试环境 预期表现 实际表现 是否通过
C001 Chrome 80 正常显示与操作 - -
C002 Firefox 78 正常显示与操作 - -
C003 Safari 13 正常显示与操作 - -
C004 Mobile (iOS, Android) 兼容并可操作 - -

请注意，这只是一个基本模板，具体测试用例应根据基于AI的短视频推荐系统管理系统的特点和需求进行详细设计。

基于AI的短视频推荐系统部分代码实现

Java实现的基于AI的短视频推荐系统开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于AI的短视频推荐系统的JavaWeb应用与开发》中，我深入研究了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的短视频推荐系统系统。通过本次实践，我熟练掌握了Servlet、JSP和MVC架构等核心概念，并对Spring Boot和Hibernate框架有了深入理解。在数据库设计与优化环节，我针对基于AI的短视频推荐系统的需求，合理规划了数据模型，提升了系统的数据处理能力。此外，我还学会了使用Git进行版本控制，增强了团队协作的能力。这次经历不仅巩固了我的编程技能，也让我认识到持续学习和解决实际问题的重要性。