本项目为基于javaee的基于深度学习的智能推荐系统开发 【源码+数据库+开题报告】（附源码）基于javaee的基于深度学习的智能推荐系统开发 web大作业_基于javaee的基于深度学习的智能推荐系统设计与实现（附源码）javaee的基于深度学习的智能推荐系统项目代码计算机毕业设计javaee基于深度学习的智能推荐系统基于javaee的基于深度学习的智能推荐系统设计与实现【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
在信息化时代，基于深度学习的智能推荐系统 的开发与应用已成为Web技术领域的焦点。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智能推荐系统系统。首先，我们将阐述基于深度学习的智能推荐系统的重要性和市场背景，展示其在当前互联网环境中的潜在价值。接着，详述项目的目标和范围，分析基于深度学习的智能推荐系统的技术需求，包括数据库设计、前端交互及后端服务的实现。在此过程中，JavaWeb的特性将得到充分展现。最后，通过实际开发与测试，论证基于深度学习的智能推荐系统的可行性，总结经验教训，为同类项目的开发提供参考。本文期望能对JavaWeb技术在基于深度学习的智能推荐系统领域的实践应用添砖加瓦。
基于深度学习的智能推荐系统系统架构图/系统设计图
基于深度学习的智能推荐系统技术框架
JSP技术
JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它使开发人员能够在HTML文档中无缝集成Java代码。这种技术的工作原理是，服务器负责执行含有Java脚本的JSP页面，将执行结果转化为静态HTML，并将其发送至用户浏览器。JSP的优势在于它简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。在幕后，JSP依赖于Servlet——一个核心的Java Web组件。本质上，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，有效地处理HTTP请求并生成相应的响应。
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占据显著地位。它的名称直接反映了其设计原理，即管理和组织数据以维护严格的数据关系。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其轻量级的体积、高效的运行速度脱颖而出。尤其值得一提的是，MySQL适用于实际的租赁环境，且具备低成本和开源的优势，这正是我们在毕业设计中优先选择它的根本原因。
MVC架构，即Model-View-Controller模式，是一种在软件开发中广泛应用的设计模式，旨在提升应用程序的模块化、可维护性和可扩展性。该模式将程序结构划分为三大关键部分。Model（模型）专注于封装应用程序的核心数据结构和商业逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和处理。View（视图）充当用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并允许用户进行操作，形式多样，包括图形界面、网页等。Controller（控制器）作为协调者，接收用户的输入，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，有效提高了代码的可维护性。
Java语言
Java作为一种广泛使用的编程语言，其独特之处在于能支持多种应用类型，包括桌面应用程序和基于浏览器的Web应用。它以其强大的后端处理能力，成为了开发领域的首选语言。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是存储数据的关键，与内存管理紧密相关，这也间接增强了Java程序的安全性，因为它们能够抵御针对Java编写的程序的直接病毒攻击，从而提升软件的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的特性，允许开发者不仅使用内置的基础类，还能对类进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能性。此外，开发者可以创建可复用的功能模块，一旦封装完成，其他项目便能直接引入并按需调用相关方法，这种高效率的代码复用机制进一步提升了Java的实用性与灵活性。
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来交互与服务器进行数据交换。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了程序开发流程，对开发者而言具有较高的便利性。其次，从用户角度出发，只需拥有能够上网的浏览器，即可访问系统，无需对客户端进行高昂的硬件升级，从而显著降低了用户的经济负担。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。考虑到用户体验，人们已习惯于使用浏览器浏览各类信息，过多的桌面软件安装可能会引起用户的反感和不信任。因此，综合各种因素，选择B/S架构作为设计基础，能够更好地满足项目需求并提供理想的用户访问体验。
基于深度学习的智能推荐系统项目-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
基于深度学习的智能推荐系统数据库表设计
基于深度学习的智能推荐系统 管理系统数据库表格模板
1.
zhineng_user
- 用户表
| 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 |
| username | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 用户名，基于深度学习的智能推荐系统系统的登录名称 |
| password | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 加密后的密码，用于基于深度学习的智能推荐系统系统登录验证 |
| VARCHAR | 100 | 用户邮箱，用于基于深度学习的智能推荐系统系统通讯 | ||
| created_at | DATETIME | NOT NULL | 用户创建时间 | |
| updated_at | DATETIME | 用户信息最后更新时间 |
2.
zhineng_log
- 日志表
| 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 |
| user_id | INT | 11 | NOT NULL | 关联的用户ID，记录基于深度学习的智能推荐系统系统内用户操作 |
| 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，存储基于深度学习的智能推荐系统系统内的具体操作信息 | ||
| timestamp | DATETIME | NOT NULL | 操作时间 |
3.
zhineng_admin
- 管理员表
| 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 |
| username | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 管理员用户名，基于深度学习的智能推荐系统系统的超级管理员身份标识 |
| password | VARCHAR | 255 | NOT NULL | 加密后的密码，用于基于深度学习的智能推荐系统系统管理员登录验证 |
| created_at | DATETIME | NOT NULL | 管理员账户创建时间 | |
| updated_at | DATETIME | 管理员账户信息最后更新时间 |
4.
zhineng_core_info
- 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 长度 | 是否为空 | 注释 |
|---|---|---|---|---|
| info_key | VARCHAR | 50 | NOT NULL | 关键信息标识，如“系统名称”，“版权信息”等 |
| info_value | TEXT | NOT NULL | 对应的关键信息值，存储基于深度学习的智能推荐系统系统的核心配置信息 | |
| created_at | DATETIME | NOT NULL | 信息创建时间 | |
| updated_at | DATETIME | 信息最后更新时间 |
基于深度学习的智能推荐系统系统类图
基于深度学习的智能推荐系统前后台
基于深度学习的智能推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于深度学习的智能推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于深度学习的智能推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于深度学习的智能推荐系统测试用例
一、测试目标
确保基于深度学习的智能推荐系统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 | 基于深度学习的智能推荐系统管理员账号 | 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 | 添加新基于深度学习的智能推荐系统 | 基于深度学习的智能推荐系统信息（名称、描述、状态等） | 新基于深度学习的智能推荐系统出现在列表中 |
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 | 搜索基于深度学习的智能推荐系统 | 关键词（部分基于深度学习的智能推荐系统名称） | 显示匹配的基于深度学习的智能推荐系统列表 |
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 | 修改基于深度学习的智能推荐系统信息 | 修改后的基于深度学习的智能推荐系统属性 | 基于深度学习的智能推荐系统信息更新成功 |
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 | 删除基于深度学习的智能推荐系统 | 基于深度学习的智能推荐系统 ID | 基于深度学习的智能推荐系统从列表中移除 |
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。
基于深度学习的智能推荐系统部分代码实现
基于javaee的基于深度学习的智能推荐系统设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)源码下载
- 基于javaee的基于深度学习的智能推荐系统设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)源代码.zip
- 基于javaee的基于深度学习的智能推荐系统设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)源代码.rar
- 基于javaee的基于深度学习的智能推荐系统设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)源代码.7z
- 基于javaee的基于深度学习的智能推荐系统设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)源代码百度网盘下载.zip
总结
在以"基于深度学习的智能推荐系统"为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Servlet、JSP与MVC架构的核心原理，熟练掌握了Spring Boot和Hibernate框架的集成应用。通过基于深度学习的智能推荐系统的实现，我体验到了数据库设计与优化的实际操作，尤其是SQL查询的性能调优。此外，项目中遇到的问题让我认识到版本控制（如Git）和团队协作的重要性。本次设计锻炼了我的问题解决能力，深化了我对Web开发全流程的认知，为未来职场奠定了坚实基础。
还没有评论，来说两句吧...