（附源码）SpringMVC的基于AI的菜品推荐系统项目代码

本项目为SpringMVC实现的基于AI的菜品推荐系统开发与实现SpringMVC的基于AI的菜品推荐系统源码基于SpringMVC的基于AI的菜品推荐系统研究与实现课程设计web大作业_基于SpringMVC的基于AI的菜品推荐系统设计与开发SpringMVC实现的基于AI的菜品推荐系统开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）SpringMVC的基于AI的菜品推荐系统项目代码。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，基于AI的菜品推荐系统作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与优化显得至关重要。本论文以“基于AI的菜品推荐系统: 一个高效、安全的JavaWeb解决方案”为题，旨在探讨如何利用现代Web技术提升基于AI的菜品推荐系统的性能和用户体验。首先，我们将概述基于AI的菜品推荐系统的现状及需求分析，阐述其在业界的地位。接着，深入研究JavaWeb框架，如Spring Boot和Struts2，以期为基于AI的菜品推荐系统构建稳定的基础架构。同时，将讨论数据库设计与集成，确保数据的安全存储和快速检索。最后，通过实际开发与测试，展示基于AI的菜品推荐系统的改进效果，论证所选技术的有效性。本研究期望能为JavaWeb领域的应用开发提供有价值的参考。

基于AI的菜品推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的菜品推荐系统技术框架

SpringBoot框架

Spring Boot作为一种流行的Java开发框架，对新手和经验丰富的Spring框架开发者同样友好，其易学性得益于丰富的学习资源，无论英文教程还是中文资料，都为全球开发者提供了充足的学习途径。该框架能够兼容并简化所有Spring项目，实现平滑过渡，且内建了Servlet容器，允许应用程序以非WAR包形式直接运行，省去了额外的打包步骤。 此外，Spring Boot还集成了应用程序监控功能，使得在运行过程中可以实时监控项目状态，高效地识别和定位问题，从而促进开发者及时、精确地修复问题，提升了问题解决的效率和项目的稳定性。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持桌面应用程序的开发，也能构建网络应用。它以其为核心构建的后台系统在当前信息技术领域占据了重要地位。在Java中，变量是核心概念，它们是存储数据的容器，通过操作内存来实现程序的逻辑，这种机制也在一定程度上增强了程序的安全性，防止了针对Java程序的直接病毒攻击，从而提升了软件的稳定性和持久性。 此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者对预设的类进行扩展和重写，极大地丰富了其功能集。开发者可以创建可复用的代码模块，这些模块在其他项目中能被轻松引用，只需在需要的地方调用相应的方法即可，这显著提高了开发效率和代码的可维护性。

Vue框架

Vue.js，作为一个渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面和单页面应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入既有项目，也可支持搭建全方位的前端解决方案。核心库仅涵盖视图层，强调易学性和可扩展性，同时具备高效的数据绑定、组件系统以及客户端路由功能。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将界面分解为独立、可重用的组件，每个组件专注于特定的功能区域，从而提升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为新手提供了一个友好的入门环境。

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。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度而著称。特别是在实际的租赁环境背景下，考虑到成本效益和开源性质，MySQL显得尤为适用。相较于Oracle和DB2等其他知名数据库系统，它的低成本和开放源码的优势，成为了选用它作为毕业设计基础的关键因素。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升模块化、可维护性和可扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分：Model（模型）专注于数据处理和业务逻辑，包含了应用程序的核心数据结构，负责数据的管理与操作，而不涉及用户界面的细节；View（视图）作为用户与应用交互的界面，呈现由模型提供的信息，并且支持用户交互，其形态可以多样化，如GUI、网页或命令行等；Controller（控制器）充当协调者角色，接收用户的输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户的操作，从而有效地解耦了各个组件，提高了代码的可维护性。

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。这种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。在当前信息化社会中，B/S架构仍广泛应用，主要归因于其独特的优势。首先，开发B/S架构应用具有高效便捷性，减少了客户端的维护成本。其次，用户端仅需具备基本的网络浏览器即可访问系统，无需高性能计算机，这显著降低了用户的硬件投入，尤其在大规模用户群体中，能节省大量资金。此外，由于数据存储在服务器端，安全性得到增强，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能轻松获取所需信息和资源。从用户体验角度看，用户已习惯于浏览器的使用，避免安装额外软件可以提升用户的接受度和信任感。综上所述，选择B/S架构作为设计基础，充分满足了本毕业设计的实用性和用户友好性要求。

基于AI的菜品推荐系统项目-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的菜品推荐系统数据库表设计

基于AI的菜品推荐系统 管理系统数据库模板

1. caipin_users 表 - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符
username	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，基于AI的菜品推荐系统系统的登录账号
password	VARCHAR	255	NOT NULL		用户密码，加密存储
email	VARCHAR	100			用户邮箱，用于基于AI的菜品推荐系统系统通信
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户账户创建时间
updated_at	TIMESTAMP			ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP	最后修改时间

2. caipin_logs 表 - 操作日志表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志唯一标识符
user_id	INT	11	NOT NULL		操作用户ID，关联 caipin_users 表
operation	VARCHAR	255	NOT NULL		操作描述，记录在基于AI的菜品推荐系统系统中的动作
timestamp	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作发生的时间
details	TEXT				操作详情，基于AI的菜品推荐系统系统的具体执行信息

3. caipin_admins 表 - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员唯一标识符
admin_name	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员名称，基于AI的菜品推荐系统系统的超级管理员
password	VARCHAR	255	NOT NULL		管理员密码，加密存储
email	VARCHAR	100			管理员邮箱，用于基于AI的菜品推荐系统系统通讯
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	账户创建时间

4. caipin_core_info 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	核心信息唯一标识符
key	VARCHAR	50	NOT NULL		关键字，标识基于AI的菜品推荐系统系统的核心配置项
value	TEXT				关键字对应的值，保存基于AI的菜品推荐系统系统核心配置数据
description	VARCHAR	255			配置项描述

基于AI的菜品推荐系统系统类图

基于AI的菜品推荐系统前后台

基于AI的菜品推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的菜品推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的菜品推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的菜品推荐系统测试用例

一、功能测试

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
FT001	登录功能	基于AI的菜品推荐系统管理员账号、正确密码	成功登录界面	基于AI的菜品推荐系统管理员界面	Pass
FT002	添加基于AI的菜品推荐系统	新基于AI的菜品推荐系统信息	基于AI的菜品推荐系统成功添加通知	基于AI的菜品推荐系统列表显示新记录	Pass/Fail
FT003	修改基于AI的菜品推荐系统信息	选定基于AI的菜品推荐系统,更新信息	基于AI的菜品推荐系统信息更新确认提示	更新后基于AI的菜品推荐系统信息展示	Pass/Fail
FT004	删除基于AI的菜品推荐系统	选定基于AI的菜品推荐系统	基于AI的菜品推荐系统删除成功提示	基于AI的菜品推荐系统从列表中移除	Pass/Fail

二、性能测试

测试编号	功能描述	测试条件	预期结果	实际结果	结果
PT001	大量基于AI的菜品推荐系统加载	1000条基于AI的菜品推荐系统数据	快速加载，无卡顿	页面响应时间 < 3s	Pass/Fail
PT002	并发操作	50用户同时操作基于AI的菜品推荐系统	系统稳定，无数据冲突	错误报告为0	Pass/Fail

三、兼容性测试

测试编号	测试平台/浏览器	预期结果	实际结果	结果
CT001	Windows + Chrome	正常显示与操作	基于AI的菜品推荐系统功能正常	Pass
CT002	MacOS + Safari	正常显示与操作	基于AI的菜品推荐系统功能正常	Pass/Fail
CT003	Android + Chrome	基于AI的菜品推荐系统功能可用	基于AI的菜品推荐系统功能可用	Pass
CT004	iOS + Safari	基于AI的菜品推荐系统功能可用	基于AI的菜品推荐系统功能可用	Pass/Fail

四、安全性测试

测试编号	测试场景	预期结果	实际结果	结果
ST001	SQL注入攻击	防御并返回错误信息	防御成功，无敏感信息泄露	Pass
ST002	XSS攻击	阻止非法脚本执行	用户界面不受影响	Pass/Fail
ST003	基于AI的菜品推荐系统权限验证	未授权用户无法访问	未授权用户被拒绝	Pass

基于AI的菜品推荐系统部分代码实现

（附源码）SpringMVC的基于AI的菜品推荐系统项目代码源码下载

• （附源码）SpringMVC的基于AI的菜品推荐系统项目代码源代码.zip
• （附源码）SpringMVC的基于AI的菜品推荐系统项目代码源代码.rar
• （附源码）SpringMVC的基于AI的菜品推荐系统项目代码源代码.7z
• （附源码）SpringMVC的基于AI的菜品推荐系统项目代码源代码百度网盘下载.zip

总结

在我的本科毕业论文《基于AI的菜品推荐系统: JavaWeb技术在企业级应用中的实践与探索》中，我深入研究了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的菜品推荐系统系统。通过这个项目，我不仅巩固了Servlet、JSP、Spring Boot等核心技术，还实践了MVC架构模式。在数据库设计与优化环节，我学会了如何为基于AI的菜品推荐系统有效地管理数据。此外，面对实际开发挑战，我体验了需求分析、问题解决及团队协作，提升了我的实战能力。此过程深化了我对Web开发流程的理解，为未来从事复杂信息系统开发奠定了坚实基础。