（附源码）基于SSM和maven实现智能学术论文匹配平台

本项目为计算机毕业设计SSM和maven智能学术论文匹配平台基于SSM和maven的智能学术论文匹配平台设计与开发课程设计基于SSM和maven的智能学术论文匹配平台开发【源码+数据库+开题报告】SSM和maven实现的智能学术论文匹配平台代码【源码+数据库+开题报告】基于SSM和maven的智能学术论文匹配平台(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于SSM和maven的智能学术论文匹配平台设计与实现。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，智能学术论文匹配平台的开发与实现已成为JavaWeb技术领域的热点话题。本论文旨在探讨如何利用先进的JavaWeb技术构建高效、安全的智能学术论文匹配平台系统。首先，我们将介绍智能学术论文匹配平台的基本概念和其在行业中的重要地位，阐述研究背景及意义。接着，详细分析现有智能学术论文匹配平台系统的不足，提出改进方案，并设计基于JavaWeb的架构。通过实际开发过程，展示技术应用，包括Servlet、JSP以及框架（如Spring Boot或Struts）的整合。最后，对系统进行性能测试与优化，以确保智能学术论文匹配平台在实际环境中的稳定运行。此研究旨在为智能学术论文匹配平台的未来发展提供理论支持和技术参考。

智能学术论文匹配平台系统架构图/系统设计图

智能学术论文匹配平台技术框架

SSM框架

SSM框架组合，由Spring、SpringMVC和MyBatis构成，是Java EE领域广泛应用的体系架构，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在该框架中，Spring扮演核心角色，犹如项目的胶水，它管理着对象（bean）的创建与生命周期，实现了依赖注入（DI），以优化组件间的耦合。SpringMVC处理客户端的请求，DispatcherServlet充当调度者，将请求路由至对应的控制器（Controller）执行业务逻辑。MyBatis作为JDBC的轻量级抽象层，使得数据库操作更为简洁，通过配置文件将SQL指令与实体类的Mapper接口关联，实现了数据访问的映射功能。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种常用于构建应用程序的软件设计策略，旨在提升代码的组织性、可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型、视图和控制器。模型（Model）专注于数据的结构和业务逻辑，它处理数据的存储、检索和运算，而不涉及用户界面的细节。视图（View）作为用户界面，展示由模型提供的信息，并且允许用户与应用进行互动，其形式可以多样，如图形界面、网页或文本终端。控制器（Controller）充当应用的中枢，接收用户输入，协调模型和视图来响应用户请求，它从模型获取数据并指示视图更新以反映结果。通过这种方式，MVC模式有效地解耦了各个组件，增强了代码的可维护性。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持桌面应用程序的开发，也能够构建网络应用程序，特别是在后端服务开发中占据主导地位。Java的核心特性在于其变量操作，这些变量是数据在程序中的表现形式，通过管理内存来执行操作，也因此，Java具备了一定的抵御病毒的能力，增强了由Java编写的程序的健壮性。此外，Java的动态运行机制使其具备高度灵活性，开发者不仅能利用内置的类库，还能自定义和重写类，实现更丰富的功能。这种特性鼓励了代码的复用，开发者可以封装功能模块，当其他项目需要类似功能时，只需引入相应模块并调用相关方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

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。在当前数字化时代，B/S架构之所以广泛应用，主要是由于其独特的优势。首要原因在于，B/S模式下的软件开发更为便捷，用户端仅需具备基本的网络浏览器即可，无需高性能的计算机配置。这显著降低了大规模用户群体的硬件成本，为用户节省了大量费用。此外，B/S架构将数据存储于服务器端，从而确保了数据的安全性。用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能轻松访问所需的信息和资源，提供了高度的灵活性。在用户体验层面，用户已习惯于通过浏览器浏览各类信息，若需安装专门软件来访问特定内容，可能会引起用户的抵触情绪，降低信任感。因此，从整体考量，选择B/S架构作为设计基础能够更好地满足实际需求。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于管理和组织数据以支持各种应用程序。在学术语境下，MySQL以其特有的优势而备受青睐，这使得它在众多RDBMS中占据显著地位。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。特别是在实际的毕业设计场景，如模拟真实的租赁环境，MySQL显得尤为适用，因为它不仅具备低成本的运营优势，还支持开放源码的特性，这为开发者提供了更大的灵活性和可定制性，也是我们选择它的主要理由。

智能学术论文匹配平台项目-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

智能学术论文匹配平台数据库表设计

1. pipei_USER - 用户表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	主键，唯一标识用户
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，智能学术论文匹配平台系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于智能学术论文匹配平台系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于智能学术论文匹配平台的通信和找回密码功能
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录加入智能学术论文匹配平台系统的时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近登录智能学术论文匹配平台的时间

2. pipei_LOG - 操作日志表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志ID，主键
USER_ID	INT	关联用户ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR(100)	操作描述，记录在智能学术论文匹配平台中的具体行为
ACTION_TIME	TIMESTAMP	操作时间，记录执行操作的精确时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，用于智能学术论文匹配平台系统审计追踪

3. pipei_ADMIN - 管理员表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	主键，管理员唯一标识
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，智能学术论文匹配平台后台系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于智能学术论文匹配平台后台系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于智能学术论文匹配平台后台系统的通信和通知
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录加入智能学术论文匹配平台后台系统的时间

4. pipei_INFO - 核心信息表

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR(50)	关键信息标识，如系统名称、版本等
INFO_VALUE	TEXT	与INFO_KEY关联的具体信息，用于存储智能学术论文匹配平台的核心配置
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后修改时间，记录智能学术论文匹配平台信息更新的时间点

智能学术论文匹配平台系统类图

智能学术论文匹配平台前后台

智能学术论文匹配平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

智能学术论文匹配平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

智能学术论文匹配平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

智能学术论文匹配平台测试用例

一、功能测试用例

序号	功能模块	测试编号	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	用户登录	TCF-001	用户名: admin, 密码: 智能学术论文匹配平台123	登录成功，跳转至主页面	登录成功	Pass
2	数据添加	TCD-002	新增智能学术论文匹配平台: ID=1, 名称: 智能学术论文匹配平台1, 描述: 智能学术论文匹配平台描述	智能学术论文匹配平台信息保存成功，显示在列表中	保存成功	Pass
3	数据查询	TQC-003	搜索关键词: 智能学术论文匹配平台	返回所有包含智能学术论文匹配平台的记录	显示相关智能学术论文匹配平台信息	Pass

二、性能测试用例

序号	测试场景	测试编号	并发用户数	响应时间	错误率	结果
1	高并发登录	TPV-001	100	≤2秒	0%	Pass
2	大量智能学术论文匹配平台数据检索	TPP-002	50	≤5秒	0%	Pass

三、安全测试用例

序号	安全场景	测试编号	输入数据	预期结果	实际结果	结果
1	SQL注入攻击	TSS-001	智能学术论文匹配平台' OR '1'='1	拒绝非法请求，返回错误信息	拒绝并提示错误	Pass
2	智能学术论文匹配平台数据加密	TSE-002	明文智能学术论文匹配平台信息	加密后的智能学术论文匹配平台信息存储	存储为加密形式	Pass

四、兼容性测试用例

序号	测试环境	测试编号	操作系统	浏览器	结果
1	Windows 10	TCM-001	Chrome 80+	智能学术论文匹配平台功能正常	Pass
2	MacOS Big Sur	TCM-002	Safari 14+	智能学术论文匹配平台功能正常	Pass

智能学术论文匹配平台部分代码实现