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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