SSM框架+mysql实现的基于深度学习的个性化推荐引擎代码【源码+数据库+开题报告】

本项目为基于SSM框架+mysql的基于深度学习的个性化推荐引擎设计与实现（附源码）SSM框架+mysql实现的基于深度学习的个性化推荐引擎研究与开发（附源码）基于SSM框架+mysql的基于深度学习的个性化推荐引擎实现基于SSM框架+mysql的基于深度学习的个性化推荐引擎设计课程设计（附源码）基于SSM框架+mysql的基于深度学习的个性化推荐引擎基于SSM框架+mysql的基于深度学习的个性化推荐引擎设计与开发课程设计。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会的背景下，基于深度学习的个性化推荐引擎作为一款基于JavaWeb技术的创新型应用，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、安全的基于深度学习的个性化推荐引擎系统，为用户提供优质服务。首先，我们将介绍基于深度学习的个性化推荐引擎的背景及意义，阐述其在当前市场中的定位。接着，深入剖析JavaWeb技术栈，包括Servlet、JSP以及相关的框架，如Spring Boot或Struts2。随后，详细阐述基于深度学习的个性化推荐引擎的设计理念和架构，展示其实现过程中的关键技术点。最后，通过测试与性能评估，验证基于深度学习的个性化推荐引擎的稳定性和实用性，为同类项目的开发提供参考。此研究旨在推动JavaWeb技术在基于深度学习的个性化推荐引擎领域的应用创新与发展。

基于深度学习的个性化推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于深度学习的个性化推荐引擎技术框架

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）。它的特性使其在众多同类系统中脱颖而出，成为广泛应用的选择。MySQL以其小巧精悍的架构、高效的运行速度而著称，尤其适合真实的租赁环境需求。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL具备显著的成本优势和开源特性，这正是我们将其纳入考虑的核心理由。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心特征在于用户通过Web浏览器与服务器进行交互。尽管在当前技术背景下，多种架构并存，但B/S架构仍广泛应用于众多场景，主要源于其独特优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便利性，使得程序开发更为高效。其次，对于终端用户而言，只需具备基本的网络浏览器即可访问应用，无需高性能的硬件配置，这大大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。此外，由于数据存储在服务器端，安全性得到保证，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能轻松获取所需信息，增强了资源的可访问性。在用户体验层面，人们已习惯于浏览器的使用模式，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感和可能的信任问题。因此，综合各方面考量，选择B/S架构作为设计基础能够满足实际需求。

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。这套框架在构建复杂的企业级应用程序方面表现出色。Spring作为核心组件，扮演着整合各种服务的角色，它运用依赖注入（DI）原则，管理bean的实例化和生命周期，实现控制反转。SpringMVC在处理用户请求时起着关键作用，DispatcherServlet调度控制器，将HTTP请求映射至对应的Controller方法，确保请求处理的高效协调。MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，它使得数据库操作更为简洁，通过XML或注解配置与实体类映射，直接执行定制化的SQL语句，增强了数据库交互的灵活性。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持桌面应用的开发，也能构建网络应用程序，尤其是作为后端处理的核心。它以变量为中心，通过变量对内存进行操作，这种机制在一定程度上增强了Java程序的安全性，使其对病毒具有一定的免疫力，从而提升了由Java编写的程序的稳定性和持久性。此外，Java具备强大的动态执行特性，开发者不仅可以利用Java核心库的类，还能自定义并重写类，实现功能的扩展。这使得Java能够方便地创建可复用的代码模块，当其他项目需要类似功能时，只需引入相应模块并调用相应方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种广泛采用的软件设计范式，旨在优化应用程序的结构，提升可维护性和扩展性。该模式将程序拆分为三大关键部分：模型（Model）专注于管理数据和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储和处理；视图（View）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行界面；控制器（Controller）充当协调者，接收用户输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现关注点分离，提高代码的可维护性。

基于深度学习的个性化推荐引擎项目-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

基于深度学习的个性化推荐引擎数据库表设计

用户表 (yinqing_USER)

字段名	数据类型	描述
id	INT	主键，唯一标识符
username	VARCHAR(50)	用户名，基于深度学习的个性化推荐引擎系统的登录账号
password	VARCHAR(255)	密码，加密存储，用于基于深度学习的个性化推荐引擎系统身份验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于深度学习的个性化推荐引擎系统通知和找回密码
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录用户在基于深度学习的个性化推荐引擎系统中的注册时间
updated_at	TIMESTAMP	最后修改时间，跟踪基于深度学习的个性化推荐引擎用户信息的更新情况

日志表 (yinqing_LOG)

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	主键，日志ID
user_id	INT	外键，关联yinqing_USER表，记录操作用户
action	VARCHAR(100)	操作描述，记录在基于深度学习的个性化推荐引擎系统中的具体活动
timestamp	TIMESTAMP	操作时间，精确到秒，记录基于深度学习的个性化推荐引擎系统内事件的发生时刻
details	TEXT	操作详情，详细描述基于深度学习的个性化推荐引擎系统内发生的事件

管理员表 (yinqing_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	主键，管理员ID
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于深度学习的个性化推荐引擎后台管理系统登录账号
password	VARCHAR(255)	密码，加密存储，用于基于深度学习的个性化推荐引擎后台管理系统身份验证
role	ENUM('admin', 'moderator')	管理员角色，区分基于深度学习的个性化推荐引擎系统的不同权限级别
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在基于深度学习的个性化推荐引擎系统中的添加时间

核心信息表 (yinqing_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	主键，核心信息ID
key	VARCHAR(50)	关键字，如系统名称、版本号等，用于基于深度学习的个性化推荐引擎系统的关键信息存储
value	VARCHAR(255)	值，对应关键字的具体内容，如基于深度学习的个性化推荐引擎的当前版本号或公司名称
created_at	TIMESTAMP	创建时间，记录信息在基于深度学习的个性化推荐引擎系统中的设置时间

基于深度学习的个性化推荐引擎系统类图

基于深度学习的个性化推荐引擎前后台

基于深度学习的个性化推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的个性化推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的个性化推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的个性化推荐引擎测试用例

1. 登录功能测试

测试编号	测试目标	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC001	用户名验证	正确用户名	成功登录界面	基于深度学习的个性化推荐引擎显示登录成功	Pass/Fail
TC002	错误用户名	不存在的用户名	错误提示信息	基于深度学习的个性化推荐引擎提示用户不存在	Pass/Fail
TC003	空白用户名	空字符串	错误提示信息	基于深度学习的个性化推荐引擎提示用户名不能为空	Pass/Fail

2. 数据查询功能测试

测试编号	测试目标	查询条件	预期结果	实际结果	结果判断
TC004	正常查询	存在的数据记录	相关数据列表	基于深度学习的个性化推荐引擎列出匹配记录	Pass/Fail
TC005	不存在查询	不存在的数据记录	无结果提示	基于深度学习的个性化推荐引擎显示无匹配数据	Pass/Fail
TC006	空查询条件	空查询输入	所有数据列表	基于深度学习的个性化推荐引擎显示所有记录	Pass/Fail

3. 新增功能测试

测试编号	测试目标	新增数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC007	正常新增	合法数据	数据成功添加	基于深度学习的个性化推荐引擎确认数据已添加	Pass/Fail
TC008	缺失必填项	未填写必填字段	错误提示	基于深度学习的个性化推荐引擎提示必填项缺失	Pass/Fail
TC009	重复数据	已存在相同数据	错误提示	基于深度学习的个性化推荐引擎提示数据已存在	Pass/Fail

4. 修改功能测试

测试编号	测试目标	修改数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC010	正常修改	合法修改信息	数据更新成功	基于深度学习的个性化推荐引擎显示更新成功信息	Pass/Fail
TC011	无效修改	非存在的数据ID	错误提示	基于深度学习的个性化推荐引擎提示无法找到数据	Pass/Fail
TC012	不变修改	与原数据相同的修改	无变化	基于深度学习的个性化推荐引擎保持原数据不变	Pass/Fail

5. 删除功能测试

测试编号	测试目标	删除操作	预期结果	实际结果	结果判断
TC013	正常删除	存在的数据	数据删除成功	基于深度学习的个性化推荐引擎确认数据已被删除	Pass/Fail
TC014	无效删除	不存在的数据ID	错误提示	基于深度学习的个性化推荐引擎提示无法找到数据	Pass/Fail
TC015	删除后恢复	已删除的数据	数据恢复成功	基于深度学习的个性化推荐引擎显示数据已恢复	Pass/Fail

基于深度学习的个性化推荐引擎部分代码实现