SpringBoot的基于AI的个性化推荐广告系统项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于SpringBoot的基于AI的个性化推荐广告系统(项目源码+数据库+源代码讲解)SpringBoot的基于AI的个性化推荐广告系统源码基于SpringBoot的基于AI的个性化推荐广告系统研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)基于SpringBoot实现基于AI的个性化推荐广告系统javaweb项目:基于AI的个性化推荐广告系统基于SpringBoot的基于AI的个性化推荐广告系统设计与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，基于AI的个性化推荐广告系统的设计与实现成为当前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AI的个性化推荐广告系统系统。首先，我们将介绍基于AI的个性化推荐广告系统的基本概念及其在行业中的重要性，阐述研究背景及意义。接着，详细分析项目需求，选定合适的技术栈，如Servlet、JSP与MySQL数据库。随后，我们将详述基于AI的个性化推荐广告系统的系统架构设计，包括前端交互和后端逻辑处理。最后，通过实际开发与测试，展示基于AI的个性化推荐广告系统的功能实现，并对项目进行性能评估与优化。此研究旨在为JavaWeb应用开发提供新的实践参考，推动基于AI的个性化推荐广告系统技术的进一步发展。

基于AI的个性化推荐广告系统系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化推荐广告系统技术框架

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语种，其独特之处在于能胜任桌面应用程序及Web应用程序的开发。它常被选作后端技术来支撑各类软件系统的运行。在Java中，变量是数据的基本载体，它们负责管理内存空间，这一特性间接增强了程序的安全性，因为Java的内存管理机制能够防御某些针对Java程序的直接攻击，从而提升了程序的健壮性和持久性。此外，Java具备强大的动态执行能力。其类库不仅包含基础类，还允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了Java的功能性。程序员可以构建可复用的功能模块，并在不同的项目中轻松引入，只需在需要的地方直接调用相关方法，体现了Java的高效和灵活性。这种特性使得Java在软件开发领域中备受青睐。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序结构划分为三大关键部分。Model（模型）承担着业务逻辑与数据管理的角色，包含应用程序的核心数据结构，并负责数据的存取及处理，而不直接参与用户界面的呈现。View（视图）作为用户界面，展示由模型提供的信息，并且使用户能够与应用进行互动，其形态可多样化，如GUI、网页或文本界面。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，并根据需要更新视图以响应用户请求，从而有效地解耦了各组件间的关联，提升了代码的可维护性。

Vue框架

Vue.js，一种渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。该框架旨在无缝融入现有项目，同时也支持构建全方位的前端解决方案。其核心聚焦于视图层，强调易学性和易整合性，配备高效的数据绑定、组件系统和客户端路由功能。Vue.js提倡组件化开发，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，从而实现代码的模块化和维护性。得益于其平滑的学习曲线、详尽的文档以及活跃的社区支持，Vue.js为开发者提供了快速入门并高效开发的环境。

B/S架构

在信息技术领域，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）是相对于C/S架构的一种设计模式。它主要强调通过Web浏览器来与远程服务器交互，以实现应用程序的功能。尽管当前技术日新月异，但B/S架构仍然广泛应用，原因在于其独特的优点。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便利性，因为它允许开发者集中处理服务器端的逻辑，而客户端仅需标准的浏览器环境，降低了对用户设备的硬件要求。这尤其在大规模用户群体中，显著节省了用户的硬件升级成本。其次，由于所有数据存储在服务器端，B/S架构在安全性方面表现出色。用户无论身处何处，只要有网络连接，都能安全地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，人们已习惯于通过浏览器获取多元化信息，因此避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强他们的信任度和接受度。因此，根据上述优势，选择B/S架构作为设计基础，对于满足本项目需求是恰当且合理的。

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。作为一款关系型数据库，MySQL以其轻量级、高效能的特质脱颖而出，尤其适用于实际的租赁场景。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL具备小巧的体积和快速的运行速度，同时，它的低成本和开源性质成为了选用它的关键因素，这与毕业设计的实际需求不谋而合。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初级和经验丰富的Spring框架开发者同样友好的框架，其学习曲线平缓，丰富的学习资源，无论是英文文档还是中文教程，都极大地便利了学习过程。该框架全面支持Spring生态系统，允许无缝地整合各种Spring项目，且内置了Servlet容器，因此无需将应用程序打包为WAR文件即可直接运行。此外，Spring Boot提供了一项重要特性，即集成的应用程序监控功能。在运行时，它能实时监控项目状态，帮助开发者迅速识别并定位潜在问题，从而实现及时的问题修复，提升了开发效率和软件质量。

基于AI的个性化推荐广告系统项目-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AI的个性化推荐广告系统数据库表设计

AI_USER 表

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识，主键，基于AI的个性化推荐广告系统系统的用户ID
USERNAME	VARCHAR	用户名，用于登录基于AI的个性化推荐广告系统系统
PASSWORD	VARCHAR	加密后的密码，保存基于AI的个性化推荐广告系统用户的登录密码
EMAIL	VARCHAR	用户邮箱，基于AI的个性化推荐广告系统的服务通知和找回密码
NICKNAME	VARCHAR	用户昵称，在基于AI的个性化推荐广告系统系统中的显示名称
STATUS	TINYINT	用户状态，如启用/禁用，控制在基于AI的个性化推荐广告系统的可用性

AI_LOG 表

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志ID，主键，记录基于AI的个性化推荐广告系统系统的操作日志
USER_ID	INT	关联用户ID，引用AI_USER表
ACTION	VARCHAR	操作描述，记录在基于AI的个性化推荐广告系统执行的具体动作
TIMESTAMP	DATETIME	时间戳，记录日志的生成时间
DETAILS	TEXT	日志详情，保存基于AI的个性化推荐广告系统操作的详细信息

AI_ADMIN 表

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键，基于AI的个性化推荐广告系统后台管理者的标识
USERNAME	VARCHAR	管理员用户名，用于基于AI的个性化推荐广告系统后台登录
PASSWORD	VARCHAR	加密后的密码，管理员在基于AI的个性化推荐广告系统后台的登录密码
NAME	VARCHAR	管理员姓名，显示在基于AI的个性化推荐广告系统后台界面
EMAIL	VARCHAR	管理员邮箱，用于基于AI的个性化推荐广告系统内部通讯

AI_CORE_INFO 表

字段名	数据类型	描述
INFO_KEY	VARCHAR	核心信息键，唯一标识基于AI的个性化推荐广告系统的关键配置项
INFO_VALUE	TEXT	信息值，存储基于AI的个性化推荐广告系统系统的核心配置数据
DESCRIPTION	VARCHAR	描述，说明该核心信息在基于AI的个性化推荐广告系统中的作用

基于AI的个性化推荐广告系统系统类图

基于AI的个性化推荐广告系统前后台

基于AI的个性化推荐广告系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的个性化推荐广告系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的个性化推荐广告系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的个性化推荐广告系统测试用例

表格1: 功能测试用例

编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC1	登录功能	基于AI的个性化推荐广告系统用户名，正确密码	成功登录页面	基于AI的个性化推荐广告系统用户名，正确密码	Pass
TC2	注册新用户	新基于AI的个性化推荐广告系统用户名，有效邮箱	注册成功提示	用户名已存在或邮箱格式错误	Fail
TC3	数据检索	关键词（如：“基于AI的个性化推荐广告系统信息”）	相关基于AI的个性化推荐广告系统信息列表	无结果或错误信息	Pass/Fail
TC4	基于AI的个性化推荐广告系统详情查看	基于AI的个性化推荐广告系统ID	基于AI的个性化推荐广告系统详细信息页面	页面加载失败或信息不匹配	Pass/Fail

表格2: 性能测试用例

编号	测试场景	用户并发数	响应时间	错误率	结果
PT1	高峰期登录	100并发用户	≤2秒	0%	Pass
PT2	大量基于AI的个性化推荐广告系统搜索	50并发用户	≤3秒	≤2%	Pass/Fail
PT3	数据库压力测试	添加1000条基于AI的个性化推荐广告系统数据	≤1分钟	0%	Pass

表格3: 安全测试用例

编号	安全场景	测试操作	预期防护机制	实际防护机制	结果
ST1	SQL注入	提交恶意SQL查询	阻止并返回错误信息	无响应或系统崩溃	Pass/Fail
ST2	基于AI的个性化推荐广告系统信息泄露	尝试访问他人基于AI的个性化推荐广告系统信息	未经授权访问失败	成功访问或提示异常	Fail
ST3	CSRF攻击	发起伪造的基于AI的个性化推荐广告系统操作请求	验证令牌失败	操作成功执行	Fail

基于AI的个性化推荐广告系统部分代码实现