基于SSM+Mysql实现基于深度学习的个性化酒类推荐系统课程设计

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在信息化时代，基于深度学习的个性化酒类推荐系统作为现代互联网服务的重要组成部分，其开发与优化日益受到关注。本论文以“基于JavaWeb的基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于深度学习的个性化酒类推荐系统平台。首先，我们将阐述基于深度学习的个性化酒类推荐系统在当前行业中的应用背景和研究意义，分析现有系统的不足。接着，详细描述采用JavaWeb框架进行系统开发的技术路线，包括核心技术选型、架构设计及功能模块实现。最后，通过实际运行与测试，评估基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统的性能，并提出改进策略。此研究期望能为基于深度学习的个性化酒类推荐系统领域的JavaWeb应用提供有价值的参考。

基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统架构图/系统设计图

基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统架构图,基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统设计图

基于深度学习的个性化酒类推荐系统技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持传统的桌面应用开发，还特别适用于构建网络应用程序，尤其是作为后端服务的基石。Java的核心特性在于其变量操作，这些变量本质上是对内存空间的数据表示，进而在处理内存的同时，间接增强了对计算机安全的防护，使得由Java编写的程序更具有抵抗病毒的能力，从而提升程序的稳定性和持久性。此外，Java具备动态执行的特性，允许程序员对预定义的类进行扩展和重写，这极大地丰富了其功能集。开发者可以封装一系列功能模块，当其他项目需要这些功能时，可以直接引入并调用相关方法，实现了代码的高效复用。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），以其特有的优势在同类产品中脱颖而出。其简洁的体积、高效的速度以及开源和低成本的特性，使得MySQL在众多如Oracle、DB2等数据库系统中占据了一席之地。尤其是在实际的项目部署，尤其是小型到中型的应用场景中，MySQL显得尤为适用，这主要归功于它的经济性、易开发性和源代码开放的政策，这些都是在选择数据库解决方案时的重要考量因素。

B/S架构

在信息技术领域，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）是相对于C/S架构（Client/Server，客户端/服务器模式）提出的。B/S架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端，与服务器进行交互。这种架构在当前广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，它极大地简化了软件开发过程，因为大部分业务逻辑集中在服务器端，降低了对客户端硬件的要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可访问系统，从而降低了用户的设备成本。尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为显著。其次，B/S架构保障了数据的安全性，因为数据主要存储在服务器上，用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能便捷、安全地访问所需信息和资源。在用户体验方面，浏览器已经成为人们获取信息的主要工具，用户对网页操作的熟悉度使得B/S架构更易接受，避免了安装额外软件可能带来的抵触感和不安全感。综上所述，B/S架构以其便捷性、经济性和安全性，持续满足着众多应用场景的需求，成为本设计选择的理想架构方案。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是当前Java企业级开发中广泛采用的体系架构。该框架用于构建复杂的企业级应用程序。Spring作为核心组件，扮演着项目中的胶水角色，它管理对象（bean）的创建与生命周期，实现了依赖注入（DI），以降低组件间的耦合。SpringMVC作为处理用户请求的组件，由DispatcherServlet调度，将HTTP请求路由至对应的Controller以执行业务逻辑。MyBatis是对标准JDBC的轻量级封装，它使得数据库操作更为简洁，通过配置文件将SQL映射至实体类的Mapper接口，从而解耦了代码与SQL查询。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将程序分解为三个关键部分，以增强其可维护性、可扩展性和模块化。模型（Model）主要承载应用程序的数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理与处理。视图（View）作为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。控制器（Controller）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，从而实现关注点的分离，提升代码的可维护性。

基于深度学习的个性化酒类推荐系统项目-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

基于深度学习的个性化酒类推荐系统数据库表设计

用户表 (gexinghua_USER)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符, 自增主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名, 不可重复, 描述用户登录的基于深度学习的个性化酒类推荐系统身份
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码, 用于基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统的安全登录
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱地址, 可选, 用于基于深度学习的个性化酒类推荐系统的通信和找回密码
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	注册日期, 记录用户加入基于深度学习的个性化酒类推荐系统的时间
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME			最后一次登录基于深度学习的个性化酒类推荐系统的时间

日志表 (gexinghua_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志唯一ID, 自增主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL	关联的用户ID, 引用gexinghua_USER表中的ID, 记录操作用户在基于深度学习的个性化酒类推荐系统的行为
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL	操作描述, 描述用户在基于深度学习的个性化酒类推荐系统上执行的动作
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	操作时间, 记录用户在基于深度学习的个性化酒类推荐系统执行动作的时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR	15		用户执行操作时的IP地址, 用于基于深度学习的个性化酒类推荐系统的日志追踪

管理员表 (gexinghua_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符, 自增主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名, 在基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统中的管理角色名称
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码, 用于基于深度学习的个性化酒类推荐系统后台管理系统登录
EMAIL	VARCHAR	100		管理员邮箱地址, 用于基于深度学习的个性化酒类推荐系统的内部沟通和通知
CREATION_DATE	DATETIME		NOT NULL	创建日期, 记录管理员加入基于深度学习的个性化酒类推荐系统管理团队的时间

核心信息表 (gexinghua_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	关键信息键, 如'company_name', 'product_version', 描述基于深度学习的个性化酒类推荐系统的关键属性或配置
INFO_VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL	关键信息值, 根据INFO_KEY存储对应的基于深度学习的个性化酒类推荐系统信息或配置详情
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	最后更新时间, 记录基于深度学习的个性化酒类推荐系统核心信息最近的修改时间

基于深度学习的个性化酒类推荐系统系统类图

基于深度学习的个性化酒类推荐系统前后台

基于深度学习的个性化酒类推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的个性化酒类推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的个性化酒类推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的个性化酒类推荐系统测试用例

I. 测试环境

操作系统 : Windows/Linux/Mac OS
浏览器 : Chrome/Firefox/Safari
Java版本 : JDK 1.8+
Web服务器 : Tomcat/Jetty
数据库 : MySQL/PostgreSQL

II. 功能测试

1. 登录功能

序号	输入条件	预期结果	实际结果	测试结论
1	正确用户名和密码	成功登录，跳转至主界面	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail
2	错误用户名	显示错误提示，无法登录	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail
3	空白用户名或密码	显示错误提示，无法登录	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail

2. 数据添加功能

序号	输入数据	预期结果	实际结果	测试结论
1	合法信息	数据成功添加，页面显示新记录	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail
2	缺失必填项	显示错误提示，数据未添加	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail
3	重复数据	显示警告提示，数据未添加	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail

III. 性能测试

序号	测试场景	预期性能指标	实际性能	测试结论
1	大量并发请求	响应时间 < 2s, 无崩溃	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail
2	数据库高负载	查询速度稳定，无延迟	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail

IV. 安全性测试

序号	测试内容	预期结果	实际结果	测试结论
1	SQL注入攻击	阻止非法输入，无数据泄露	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail
2	XSS攻击	过滤用户输入，防止代码执行	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail

V. 兼容性测试

序号	测试设备/浏览器	预期结果	实际结果	测试结论
1	PC - Chrome	正常显示和操作	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail
2	Mobile - Safari	响应式布局，功能可用	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail
3	Tablet - Firefox	适配屏幕，功能正常	基于深度学习的个性化酒类推荐系统	Pass/Fail

基于深度学习的个性化酒类推荐系统部分代码实现