本项目为（附源码）SSM和maven实现的古诗词智能推荐引擎开发与实现基于SSM和maven的古诗词智能推荐引擎设计与实现SSM和maven实现的古诗词智能推荐引擎开发与实现【源码+数据库+开题报告】java项目:古诗词智能推荐引擎计算机毕业设计SSM和maven古诗词智能推荐引擎SSM和maven的古诗词智能推荐引擎项目代码【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
在信息化社会中，古诗词智能推荐引擎作为现代互联网技术的重要应用，日益凸显其价值。本论文以“基于JavaWeb的古诗词智能推荐引擎系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的古诗词智能推荐引擎平台。首先，我们将介绍古诗词智能推荐引擎的基本概念和市场背景，阐述其研究意义。接着，详述系统的需求分析，设计模型，以及选用JavaWeb的原因。然后，通过具体的开发过程，展示如何利用Servlet、JSP和DAO等技术实现古诗词智能推荐引擎的功能模块。最后，对系统进行测试与优化，总结开发经验，展望古诗词智能推荐引擎在未来web环境中的发展潜力。此研究旨在为古诗词智能推荐引擎领域的JavaWeb应用提供实践参考。
古诗词智能推荐引擎系统架构图/系统设计图
古诗词智能推荐引擎技术框架
MySQL数据库
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于它的精简规模、高效性能以及开源性质。这使得MySQL在众多如Oracle、DB2等大型数据库中脱颖而出，成为轻量级且经济有效的选择。尤其是在实际的项目部署，尤其是毕业设计中的模拟租赁环境中，MySQL凭借其低成本和开放源码的特性，成为了首选的数据库解决方案。
Java语言
Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台能力和多领域的适应性而备受青睐。它不仅支持桌面应用的开发，还能够创建 web 应用，尤其在构建后端服务方面表现出色。在Java中，变量是核心概念，代表了数据存储的形式，它们操作内存，也因此间接增强了程序的安全性，使得Java程序对某些特定病毒具备一定的免疫力，提升了软件的稳定性。此外，Java的动态特性允许程序员重写类以扩展其功能，这鼓励了代码的复用和模块化开发。开发者可以创建功能库，当其他项目需要类似功能时，只需引入相应库并调用预定义的方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。
SSM框架
SSM框架组合，由Spring、SpringMVC和MyBatis构成，是Java EE领域广泛应用的主流开发框架，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在该体系中，Spring担当核心角色，如同胶水一般整合各个组件，它管理对象（bean）的创建与生命周期，实现依赖注入（DI），以提升系统的灵活性和可维护性。SpringMVC则扮演着请求调度者的角色，DispatcherServlet接收并分发用户请求至对应的Controller，确保业务逻辑的顺畅执行。MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，它将数据库操作隐藏在后台，通过配置文件将SQL语句映射至实体类，简化了数据访问层的实现，提高了开发效率。
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。这种架构模式的核心在于利用浏览器作为客户端工具来接入服务器。尽管现代技术日新月异，B/S架构仍然广泛应用，主要归因于其独特优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便利性，使得程序的构建和维护更为高效。其次，对于终端用户而言，硬件要求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，极大地降低了设备成本，尤其在大规模用户群体中，这一优点尤为显著。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以提升，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。在用户体验层面，浏览器的普遍使用使得用户更倾向于无需额外安装软件的访问方式，避免了可能引发的不适应或不信任感。因此，综合考量，B/S架构依然是满足当前设计需求的理想选择。
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，通过解耦不同组件以提升可维护性和扩展性。在该模式中，应用被划分为三大关键部分： 1. Model（模型）：这部分专注于应用程序的数据处理和业务逻辑，包含了数据的存储、获取及操作功能，但不直接涉及用户界面的呈现。 2. View（视图）：视图构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并且允许用户发起操作。视图的形式多样，可以是图形界面、网页或是命令行接口。 3. Controller（控制器）：作为应用程序的指挥中心，控制器接收用户的输入，调度模型执行相应的操作，并指示视图更新以响应用户请求，从而协调模型与视图之间的通信。 通过MVC架构，关注点得以分离，使得代码更加模块化，有利于长期的维护和升级。
古诗词智能推荐引擎项目-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
古诗词智能推荐引擎数据库表设计
1. gushici_USER 表 - 用户表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| id | INT | 用户ID，主键，自增长 |
| username | VARCHAR(50) | 用户名，唯一标识用户，古诗词智能推荐引擎系统中的登录名 |
| password | VARCHAR(255) | 用户密码，加密存储，用于古诗词智能推荐引擎系统的身份验证 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于古诗词智能推荐引擎发送通知和找回密码 | |
| create_time | TIMESTAMP | 创建时间，记录用户账户在古诗词智能推荐引擎系统中的注册时间 |
| update_time | TIMESTAMP | 更新时间，记录用户信息最近修改的时间 |
2. gushici_LOG 表 - 操作日志表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| id | INT | 日志ID，主键，自增长 |
| user_id | INT | 关联用户ID，外键，记录执行操作的古诗词智能推荐引擎系统用户 |
| operation | VARCHAR(200) | 操作描述，详细记录用户在古诗词智能推荐引擎系统中的行为 |
| timestamp | TIMESTAMP | 操作时间，记录日志生成的时间点 |
| status | VARCHAR(20) | 操作状态，如"成功"或"失败"，反映古诗词智能推荐引擎系统内操作的结果 |
| details | TEXT | 操作详情，可选，提供更详尽的古诗词智能推荐引擎系统操作信息 |
3. gushici_ADMIN 表 - 管理员表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| id | INT | 管理员ID，主键，自增长 |
| username | VARCHAR(50) | 管理员用户名，古诗词智能推荐引擎系统内的管理员身份标识 |
| password | VARCHAR(255) | 管理员密码，加密存储，用于古诗词智能推荐引擎系统的后台权限验证 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱，用于古诗词智能推荐引擎系统内部通讯和通知 | |
| role | VARCHAR(50) | 管理员角色，如"超级管理员"，决定在古诗词智能推荐引擎系统中的权限级别 |
| create_time | TIMESTAMP | 创建时间，记录管理员账户在古诗词智能推荐引擎系统中的添加时间 |
4. gushici_INFO 表 - 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| key | VARCHAR(50) | 关键字，用于存储古诗词智能推荐引擎系统的关键配置或信息，如"system.name"、"company.address"等 |
| value | TEXT | 关键字对应的值，存储古诗词智能推荐引擎系统的核心配置或信息内容 |
| description | VARCHAR(200) | 关键信息描述，解释该配置在古诗词智能推荐引擎系统中的作用和意义 |
| update_time | TIMESTAMP | 最后更新时间，记录核心信息在古诗词智能推荐引擎系统中的最近修改时间 |
古诗词智能推荐引擎系统类图
古诗词智能推荐引擎前后台
古诗词智能推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
古诗词智能推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
古诗词智能推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
古诗词智能推荐引擎测试用例
古诗词智能推荐引擎 管理系统测试用例模板
- OS: Windows/Linux/Mac
- Java Version: 1.8.x/11.x
- Web Server: Tomcat 8.x/9.x
- Browser: Chrome/Firefox/Safari
2.1 登录功能
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC01 | 正确用户名和密码 | 成功登录，跳转到主页面 | 古诗词智能推荐引擎 | Pass/Fail |
2.2 注册功能
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC02 | 新用户注册 | 注册成功，发送验证邮件 | 古诗词智能推荐引擎 | Pass/Fail |
2.3 数据查询
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC03 | 查询古诗词智能推荐引擎信息 | 显示所有古诗词智能推荐引擎数据 | 古诗词智能推荐引擎列表 | Pass/Fail |
3.1 并发访问
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC04 | 100用户同时访问 | 系统稳定，无延迟或错误 | 古诗词智能推荐引擎处理能力 | Pass/Fail |
4.1 SQL注入
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC05 | 输入恶意SQL字符串 | 系统应阻止并提示错误 | 阻止古诗词智能推荐引擎数据泄露 | Pass/Fail |
5.1 不同浏览器
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC06 | 在不同浏览器下操作 | 古诗词智能推荐引擎功能正常 | 古诗词智能推荐引擎显示与交互一致 | Pass/Fail |
每次更新后执行基础测试用例，确保古诗词智能推荐引擎核心功能未受改动影响。
请注意替换
古诗词智能推荐引擎
为你实际的项目名称，如“图书”、“员工”或“订单”，以符合你的古诗词智能推荐引擎管理系统的具体需求。
古诗词智能推荐引擎部分代码实现
基于SSM和maven的古诗词智能推荐引擎开发课程设计源码下载
- 基于SSM和maven的古诗词智能推荐引擎开发课程设计源代码.zip
- 基于SSM和maven的古诗词智能推荐引擎开发课程设计源代码.rar
- 基于SSM和maven的古诗词智能推荐引擎开发课程设计源代码.7z
- 基于SSM和maven的古诗词智能推荐引擎开发课程设计源代码百度网盘下载.zip
总结
在以 "古诗词智能推荐引擎" 为中心的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。通过实际操作，古诗词智能推荐引擎 的开发让我熟练掌握了Spring Boot和Hibernate框架，增强了数据库设计与优化能力。此外，面对复杂业务逻辑，我学会了如何运用设计模式进行模块化编程，提升了代码的可读性和可维护性。这次经验不仅锻炼了我的团队协作技巧，也让我认识到持续集成和单元测试在软件开发中的重要性。未来，我将带着这些宝贵的知识和经验，继续在IT领域探索前行。
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