基于MVC构架的个性化科研资源推荐引擎设计

本项目为基于MVC构架的个性化科研资源推荐引擎设计与开发课程设计基于MVC构架实现个性化科研资源推荐引擎【源码+数据库+开题报告】基于MVC构架的个性化科研资源推荐引擎实现【源码+数据库+开题报告】web大作业_基于MVC构架的个性化科研资源推荐引擎设计 MVC构架的个性化科研资源推荐引擎源码开源web大作业_基于MVC构架的个性化科研资源推荐引擎设计与实现。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会的飞速发展中，个性化科研资源推荐引擎作为JavaWeb技术的重要应用，日益凸显其价值。本论文以“个性化科研资源推荐引擎的开发与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的个性化科研资源推荐引擎系统。首先，我们将介绍个性化科研资源推荐引擎的基本概念及其在当前领域的地位；其次，详细阐述开发环境的搭建，包括核心技术选型与架构设计；再者，深入分析个性化科研资源推荐引擎的功能模块实现，尤其是与用户交互的部分；最后，对系统的性能优化及未来发展趋势进行展望。此研究不仅提升JavaWeb开发技能，也为个性化科研资源推荐引擎的实践应用提供理论支持。

个性化科研资源推荐引擎系统架构图/系统设计图

个性化科研资源推荐引擎技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过浏览器即可与服务器交互。在当前时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S模式提供了便利性，使得应用程序的构建更为高效。其次，对于终端用户，他们无需拥有高性能计算机，仅需具备网络连接和基本的浏览器即可访问系统，这对于大规模用户群而言，显著降低了硬件成本。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面具有一定的保障，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能随时随地获取所需信息。在用户体验上，人们已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装额外软件来访问特定服务，可能会引起用户的反感和不信任。因此，综合考量，B/S架构模式在满足设计需求方面展现出其合理性与适用性。

MVC（Model-View-Controller）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，明晰不同功能模块的职责，从而提升其可维护性、可扩展性和组织效率。在该模式中： - Model（模型）：构成了应用程序的核心数据模型，包含了业务逻辑和数据处理。它独立于用户界面，专注于数据的管理、获取和运算。 - View（视图）：是用户与应用交互的界面展示，负责以适当的形式（如图形、网页或文本）呈现由模型提供的数据，同时接收用户的操作指令。 - Controller（控制器）：作为中介，它接收用户的输入，协调模型和视图之间的通信。控制器根据用户请求调用模型执行相应的操作，并指示视图更新展示，确保了数据流的顺畅。 MVC模式通过清晰地划分这三部分，实现了关注点的分离，有助于降低代码复杂度，提高代码的可读性和可维护性。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它融合了静态HTML与可执行的Java代码。在服务器端运行时，JSP会将这些Java片段转换并整合到HTML文档中，随后将生成的HTML发送至用户浏览器。这种机制使得开发者能够便捷地开发出具有丰富交互特性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了核心支撑角色。实质上，每一个JSP页面在执行过程中都会被翻译成一个Servlet实例。Servlet是遵循标准的编程接口，专门用于处理HTTP请求并生成相应的服务响应。

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。

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。在学术语境下，MySQL以其特有的优势脱颖而出，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其小巧轻便、运行速度快的特质著称。尤其对于实际的租赁环境，MySQL能够满足需求，且具备低成本和开源的优势，这使得它成为毕业设计的理想选择。

个性化科研资源推荐引擎项目-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

个性化科研资源推荐引擎数据库表设计

用户表 (gexinghua_USER)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，个性化科研资源推荐引擎系统的登录标识
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL	加密后的密码，用于个性化科研资源推荐引擎系统身份验证
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱，用于个性化科研资源推荐引擎系统通讯
CREATE_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	用户创建时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP		NULL	最后一次登录时间，记录个性化科研资源推荐引擎系统的用户活动

日志表 (gexinghua_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志ID，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL	关联的用户ID，外键引用gexinghua_USER表的ID
ACTION	VARCHAR	50	NOT NULL	用户在个性化科研资源推荐引擎系统中的操作描述
ACTION_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	操作发生的时间
DETAILS	TEXT		NULL	操作详情，记录个性化科研资源推荐引擎系统内的具体行为信息

管理员表 (gexinghua_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名，个性化科研资源推荐引擎系统的超级用户标识
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL	加密后的密码，用于个性化科研资源推荐引擎系统的管理员权限验证
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱，用于个性化科研资源推荐引擎系统通讯
CREATE_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	管理员账号创建时间

核心信息表 (gexinghua_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	核心信息键，如系统名称、版本等关键信息的标识符
INFO_VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL	关联的关键信息值，与个性化科研资源推荐引擎系统的核心功能相关
UPDATE_DATE	TIMESTAMP		NOT NULL	信息最后更新时间，记录个性化科研资源推荐引擎系统配置的变动历史

个性化科研资源推荐引擎系统类图

个性化科研资源推荐引擎前后台

个性化科研资源推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

个性化科研资源推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

个性化科研资源推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

个性化科研资源推荐引擎测试用例

一、测试目标

确保个性化科研资源推荐引擎管理系统实现所有预定功能，提供稳定、安全和高效的Web服务。

二、测试环境

操作系统 : Windows 10 / macOS Big Sur / Linux Ubuntu
浏览器 : Chrome 90+ / Firefox 88+ / Safari 14+
Java版本 : JDK 11
服务器 : Tomcat 9
数据库 : MySQL 8.0

三、测试用例

1. 登录功能

编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC1.1	正确用户名和密码	个性化科研资源推荐引擎管理员账号	成功登录，显示管理界面

2. 数据添加

编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC2.1	添加新个性化科研资源推荐引擎	个性化科研资源推荐引擎信息（名称、描述、状态等）	新个性化科研资源推荐引擎出现在列表中

3. 数据查询

编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC3.1	搜索个性化科研资源推荐引擎	关键词（部分个性化科研资源推荐引擎名称）	显示匹配的个性化科研资源推荐引擎列表

4. 数据修改

编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC4.1	修改个性化科研资源推荐引擎信息	修改后的个性化科研资源推荐引擎属性	个性化科研资源推荐引擎信息更新成功

5. 数据删除

编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC5.1	删除个性化科研资源推荐引擎	个性化科研资源推荐引擎 ID	个性化科研资源推荐引擎从列表中移除

四、异常处理

包括但不限于无效输入、权限不足、网络中断等场景的测试用例。

五、性能测试

测试系统在高并发情况下的响应速度和稳定性。

六、安全性测试

确保用户数据的安全，防止SQL注入、XSS攻击等。

个性化科研资源推荐引擎部分代码实现