ssm实现的基于AI的新闻推荐引擎开发与实现

本项目为ssm实现的基于AI的新闻推荐引擎开发与实现基于ssm的基于AI的新闻推荐引擎研究与实现基于ssm实现基于AI的新闻推荐引擎【源码+数据库+开题报告】基于ssm的基于AI的新闻推荐引擎开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)web大作业_基于ssm的基于AI的新闻推荐引擎基于ssm的基于AI的新闻推荐引擎实现【源码+数据库+开题报告】。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会的快速发展背景下，基于AI的新闻推荐引擎成为了现代企业不可或缺的工具。本论文旨在探讨并实现一款基于JavaWeb技术的基于AI的新闻推荐引擎系统，以提升业务处理效率和用户体验。首先，我们将分析基于AI的新闻推荐引擎的需求，阐述其在当前环境中的重要性。接着，将详细介绍采用JavaWeb开发的原因，包括其稳定性和可扩展性。随后，我们将设计并实现系统的架构，包括前端界面与后端服务的交互。最后，通过测试与优化，确保基于AI的新闻推荐引擎系统的功能完善与性能高效。此研究不仅加深对JavaWeb技术的理解，也为同类项目提供参考。

基于AI的新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的新闻推荐引擎技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过Web浏览器来与服务器进行交互。在当前信息化时代，B/S架构广泛应用的原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S模式简化了程序设计流程，降低了客户端的硬件要求，仅需具备基本的网络浏览器即可。这尤其在大规模用户群体中，显著减少了用户在计算机设备上的投入成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全保护，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取和使用所需的信息和服务。此外，用户对浏览器的普遍使用使得B/S架构具有良好的用户体验，避免了安装额外软件可能带来的不便和对用户信任度的影响。因此，根据项目需求，选择B/S架构设计能够实现高效、经济且用户友好的解决方案。

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, RDBMS），其核心优势在于其特有的属性。作为这一领域的佼佼者，MySQL以其轻量级、高效能的特性脱颖而出，与Oracle、DB2等其他知名数据库系统相比，它显得更为小巧且快速。尤为关键的是，MySQL适应于真实的租赁环境，同时具备低成本和开源的优势。这些特质使得MySQL成为了本次毕业设计的理想选择。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升模块间的独立性和代码的可维护性。该模式将应用划分为三大关键部分：Model（模型）处理数据和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的存储、获取和处理；View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并支持用户操作，其形式多样，包括GUI、网页或命令行等；Controller（控制器）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，从而实现关注点的分离，有效增强代码的可读性和可扩展性。

SSM框架

在现代Java EE企业级开发中，SSM框架组合——Spring、SpringMVC和MyBatis占据了核心地位，广泛应用于构建复杂的企业级应用程序。Spring框架如同胶水般整合了各个组件，它管理对象的实例化与生命周期，实现了依赖注入（DI），从而提供强大的控制反转功能。SpringMVC在处理用户请求时担当关键角色，利用DispatcherServlet分发器来路由请求至合适的Controller，协调 MVC 设计模式的运作。另一方面，MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，简化了数据库交互，通过配置文件将SQL语句映射至具体的实体类Mapper，使得数据库操作更为简洁透明。

Java语言

Java编程语言以其广泛的应用性位居当今主流语言之列，既能支持桌面应用程序的开发，也能满足Web应用程序的需求。它以其独特的机制，常被用于构建各种后台处理系统。在Java中，变量是数据存储的基础，它们在内存中操作，这一特性间接增强了Java程序的安全性，因为它们对病毒具有一定的防御能力，从而提升了由Java编写的程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特点，其类库不仅包含核心的基本类，还能被开发者重写和扩展，这极大地丰富了Java的功能。开发者可以创建可复用的功能模块，并将其封装起来，供其他项目引用。只需在需要的地方调用相应的方法，就能实现代码的高效利用，这也是Java语言灵活性和可维护性的体现。

基于AI的新闻推荐引擎项目-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AI的新闻推荐引擎数据库表设计

用户表 (yinqing_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，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，基于AI的新闻推荐引擎系统的登录账号
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于基于AI的新闻推荐引擎系统安全登录
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱，用于基于AI的新闻推荐引擎系统通知和找回密码
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	注册日期
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME			最后一次登录基于AI的新闻推荐引擎系统的时间

日志表 (yinqing_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志唯一标识符，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL	与yinqing_USER表关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL	用户在基于AI的新闻推荐引擎系统中的操作描述
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	操作时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	15		用户执行操作时的IP地址
DESCRIPTION	TEXT			对基于AI的新闻推荐引擎系统操作的详细描述

管理员表 (yinqing_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，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名，基于AI的新闻推荐引擎系统的后台管理员身份
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于基于AI的新闻推荐引擎系统后台登录
EMAIL	VARCHAR	100		管理员邮箱，用于基于AI的新闻推荐引擎系统通知和通讯
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	创建管理员账户的日期

核心信息表 (yinqing_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	核心信息唯一标识符，主键
KEY	VARCHAR	100	NOT NULL	关键字，关联基于AI的新闻推荐引擎系统的重要配置或参数名称
VALUE	TEXT			关键字对应的值，存储基于AI的新闻推荐引擎系统的配置或参数内容
DESCRIPTION	VARCHAR	255		对基于AI的新闻推荐引擎系统核心信息的描述

基于AI的新闻推荐引擎系统类图

基于AI的新闻推荐引擎前后台

基于AI的新闻推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的新闻推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的新闻推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的新闻推荐引擎测试用例

序号	测试用例ID	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC001	基于AI的新闻推荐引擎登录功能	正确用户名、密码	登录成功提示	登录成功提示	PASS
2	TC002	基于AI的新闻推荐引擎注册新用户	合法用户信息	注册成功通知	注册成功通知	PASS
3	TC003	基于AI的新闻推荐引擎数据添加	新增信息数据	数据保存成功	数据保存成功	PASS
4	TC004	基于AI的新闻推荐引擎数据查询	已存在ID	查询结果展示	查询结果展示	PASS
5	TC005	基于AI的新闻推荐引擎数据修改	需要修改的数据ID及新值	更新成功确认	更新成功确认	PASS
6	TC006	基于AI的新闻推荐引擎异常处理	错误用户名或密码	错误提示信息	错误提示信息	PASS
7	TC007	基于AI的新闻推荐引擎多用户并发访问	多个用户同时操作	数据一致性保持	数据一致性保持	PASS
8	TC008	基于AI的新闻推荐引擎权限管理	不同角色用户访问受限资源	权限不足提示	权限不足提示	PASS
9	TC009	基于AI的新闻推荐引擎系统性能	高负载测试数据	系统响应时间在可接受范围内	系统响应时间在可接受范围内	PASS
10	TC010	基于AI的新闻推荐引擎安全性测试	SQL注入尝试	防御机制触发	防御机制触发	PASS

基于AI的新闻推荐引擎部分代码实现