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基于SpringMVC的基于AI的菜品推荐引擎设计与实现【源码+数据库+开题报告】

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本项目为计算机毕业设计SpringMVC基于AI的菜品推荐引擎javaweb项目:基于AI的菜品推荐引擎web大作业_基于SpringMVC的基于AI的菜品推荐引擎设计与实现毕设项目: 基于AI的菜品推荐引擎（附源码）基于SpringMVC的基于AI的菜品推荐引擎开发 基于SpringMVC的基于AI的菜品推荐引擎课程设计。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会中，JavaWeb技术因其强大的可扩展性和灵活性，在企业级应用开发领域占据重要地位。本论文以“基于AI的菜品推荐引擎”——一个基于JavaWeb的创新应用为例，探讨其开发过程与关键技术。基于AI的菜品推荐引擎旨在解决现有系统的某些痛点，通过利用JavaEE框架、数据库管理和前端交互技术，构建高效、用户友好的网络平台。首先，我们将分析项目背景及需求，接着详述系统设计与实现，包括架构选择、功能模块划分以及基于AI的菜品推荐引擎特有的安全策略。最后，通过测试与性能优化，确保基于AI的菜品推荐引擎在实际运行中的稳定与高效。此研究旨在为JavaWeb领域的实践与探索提供有价值的参考。

基于AI的菜品推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于SpringMVC的基于AI的菜品推荐引擎设计与实现【源码+数据库+开题报告】

基于AI的菜品推荐引擎技术框架

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（Client/Server，客户端/服务器）架构形成对比。该架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端来与服务器进行交互。在当前时代，众多系统选择B/S架构的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，降低了客户端的硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可，这极大地降低了用户的设备成本，尤其在用户基数庞大的情况下，这种节约尤为显著。其次，由于数据存储在服务器端，数据安全得以有效保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能随时随地获取所需信息和资源。再者，考虑到用户体验，人们已习惯于通过浏览器浏览各类信息，若需安装专门软件才能访问特定内容，可能会引发用户的抵触情绪，降低信任感。综上所述，B/S架构的设计模式契合了本项目对于便捷、经济和用户友好性的需求。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建软件应用的结构模式，旨在优化代码组织和解耦不同功能模块。该模式强调了三个关键组件的独立性，从而提升系统的可维护性与扩展性。Model（模型）专注于数据的结构与业务逻辑，包含数据的存储、处理和获取，而不涉及用户界面的实现细节。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，其形式可多样，如GUI、网页或命令行。Controller（控制器）作为中枢，接收用户输入，协调模型与视图响应用户请求，它调用模型以处理数据，并指示视图更新以反映结果。通过MVC模式，各部分职责明确，降低了代码的复杂度，提高了维护效率。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。它的核心优势在于轻量级、高效能以及开源本质。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度以及对实际租赁场景的良好适应性脱颖而出。尤其是其低成本和开放源码的特性，成为了本毕业设计项目首选的主要理由。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向各类开发人员，无论新手还是经验丰富的Spring框架用户，都极其友好的框架。其学习资源丰富，无论英文原版教程还是中文译本，都能轻松获取，便于学习。该框架全面支持Spring生态系统，允许无缝整合各种项目，且内置了Servlet容器，因此无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot还集成了应用程序监控功能，使得在运行时能够实时监控项目状态，高效地定位并解决问题，从而提高开发效率和问题修复的及时性。

Vue框架

Vue.js，一种渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面和单页应用（SPA）。该框架旨在无缝融入既有项目，也可支持构建复杂的全栈应用。其核心聚焦于视图层，具备易学易用、低门槛的特性。Vue.js 提供了强大的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能，鼓励采用组件化开发模式，将界面分解为独立、可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而实现代码的高模块化和维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区，开发者能够迅速掌握并高效利用Vue.js进行开发。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台的特性著称，既能支持桌面应用的开发，也能构建网络应用程序，特别是在构建后台系统方面表现出色。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中代表数据，从而涉及到了计算机安全的核心领域。由于Java的内存管理和执行模型，它能够有效地防御针对由Java编写的程序的直接攻击，增强了软件的安全性和健壮性。 此外，Java具备强大的动态运行特性，其类库不仅限于预定义的基础类，开发者可以进行重写和扩展，以满足特定需求。这使得Java能够实现丰富的功能，并且鼓励代码复用。程序员可以封装常用功能为独立的模块，其他项目只需简单引用并调用相应方法，就能便捷地利用这些功能，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

基于AI的菜品推荐引擎项目-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的菜品推荐引擎数据库表设计

基于AI的菜品推荐引擎 用户表 (caipin_USER)

字段名 数据类型 注释
ID INT 主键，用户唯一标识符
USERNAME VARCHAR(50) 用户名，基于AI的菜品推荐引擎系统的登录名称
PASSWORD VARCHAR(255) 用户密码，加密存储
EMAIL VARCHAR(100) 用户邮箱，用于接收基于AI的菜品推荐引擎系统通知
NICKNAME VARCHAR(50) 用户昵称，显示在基于AI的菜品推荐引擎系统中
REG_DATE TIMESTAMP 注册日期
LAST_LOGIN TIMESTAMP 最后登录时间
STATUS TINYINT 用户状态（0-禁用，1-正常）

基于AI的菜品推荐引擎 日志表 (caipin_LOG)

字段名 数据类型 注释
LOG_ID INT 日志ID，主键
USER_ID INT 关联用户ID
ACTION VARCHAR(100) 用户操作描述，例如“在基于AI的菜品推荐引擎上执行了...”
TIMESTAMP TIMESTAMP 操作时间
IP_ADDRESS VARCHAR(45) 操作时的IP地址
DETAILS TEXT 操作详细信息

基于AI的菜品推荐引擎 管理员表 (caipin_ADMIN)

字段名 数据类型 注释
ADMIN_ID INT 主键，管理员唯一标识符
USERNAME VARCHAR(50) 管理员用户名，基于AI的菜品推荐引擎系统的登录名称
PASSWORD VARCHAR(255) 管理员密码，加密存储
EMAIL VARCHAR(100) 管理员邮箱，用于系统通讯
FULL_NAME VARCHAR(50) 管理员全名，显示在基于AI的菜品推荐引擎系统中
CREATE_DATE TIMESTAMP 创建管理员账号的日期

基于AI的菜品推荐引擎 核心信息表 (caipin_CORE_INFO)

字段名 数据类型 注释
INFO_ID INT 主键，核心信息ID
KEY VARCHAR(50) 信息键，如'基于AI的菜品推荐引擎_version'，标识信息的类型
VALUE VARCHAR(255) 信息值，如'1.0.0'，对应版本号或其他核心信息的值
UPDATE_DATE TIMESTAMP 最后更新时间，记录基于AI的菜品推荐引擎系统核心信息的变化时间

基于AI的菜品推荐引擎系统类图

基于AI的菜品推荐引擎前后台

基于AI的菜品推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的菜品推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的菜品推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的菜品推荐引擎测试用例

基于AI的菜品推荐引擎 管理系统测试用例模板

序号 功能模块 测试点 预期结果 实际结果 结果判定
1 登录模块 正确输入用户名和密码 成功登录并跳转至主界面
2 注册模块 填写有效基于AI的菜品推荐引擎信息 注册成功并发送验证邮件
3 数据查询模块 输入基于AI的菜品推荐引擎 ID 显示对应基于AI的菜品推荐引擎详细信息
4 基于AI的菜品推荐引擎添加 提交新基于AI的菜品推荐引擎数据 新基于AI的菜品推荐引擎出现在列表中
序号 测试场景 测试目标 预期指标 实际指标 结果判定
1 大量基于AI的菜品推荐引擎加载 在线加载1000条基于AI的菜品推荐引擎记录 页面加载时间小于3秒
2 并发操作 同时10用户进行基于AI的菜品推荐引擎操作 无数据丢失或冲突，系统响应正常
序号 浏览器/设备 操作系统 预期结果 实际结果 结果判定
1 Chrome Windows 10 正常显示与操作
2 Safari macOS Big Sur 基于AI的菜品推荐引擎功能正常
3 Mobile Chrome Android 11 移动端适配良好
4 iOS Safari iPhone 12 Pro 基于AI的菜品推荐引擎显示正常
序号 安全场景 测试内容 预期结果 实际结果 结果判定
1 SQL注入 输入恶意SQL代码尝试攻击 系统应阻止并提示错误信息
2 基于AI的菜品推荐引擎隐私保护 未经授权访问基于AI的菜品推荐引擎信息 应返回权限不足错误信息

请根据实际基于AI的菜品推荐引擎特性和需求填充上述测试用例的“实际结果”列，以完成完整的测试报告。

基于AI的菜品推荐引擎部分代码实现

基于SpringMVC的基于AI的菜品推荐引擎设计与实现【源码+数据库+开题报告】源码下载

总结

在《基于AI的菜品推荐引擎的JavaWeb应用开发与实践》论文中，我深入探讨了使用JavaWeb技术构建高效、安全的Web系统。通过本次研究，我掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心技术，理解了MVC设计模式在实际项目中的应用。基于AI的菜品推荐引擎的实现过程中，我体验到问题解决的挑战，如数据库优化、安全性配置，这些提升了我的编程和项目管理能力。此外，团队协作和版本控制工具如Git的使用，强化了我的协同工作意识。此项目不仅巩固了我的理论知识，也积累了宝贵的实践经验，为未来的职业生涯打下了坚实基础。