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在信息化时代背景下，利用协同过滤实现新闻推荐作为一款基于JavaWeb技术构建的创新型应用，其开发旨在解决现有问题，提升用户体验。本论文将深入探讨利用协同过滤实现新闻推荐的设计与实现，阐述使用JavaWeb技术的原因，分析系统需求，包括功能模块和性能要求。首先，我们将介绍JavaWeb平台的优势及其在利用协同过滤实现新闻推荐中的应用；接着，详述系统架构与开发流程，包括前端界面、后端逻辑以及数据库设计；然后，讨论测试策略，确保利用协同过滤实现新闻推荐的稳定性和效率。最后，对项目进行总结，反思开发过程中的挑战与解决方案，为同类项目的开发提供参考。
利用协同过滤实现新闻推荐系统架构图/系统设计图
利用协同过滤实现新闻推荐技术框架
JSP技术
JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它将Java代码融入HTML文档中，由服务器执行这些代码并将结果转化为HTML格式，随后发送至用户浏览器。这一机制使得开发者能够便捷地开发出具有丰富交互性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了核心支撑角色。本质上，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准接口，有效地处理HTTP请求，并生成相应的服务器响应。
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与大型数据库如ORACLE和DB2相比，具备小型化、快速响应的特质。尤为关键的是，它适用于实际的租赁场景，同时提供低廉的运营成本和开放源代码的优势，这正是将其纳入毕业设计项目的首要考虑因素。
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的开发，也擅长构建可在浏览器环境中运行的程序。如今，Java作为后端开发的基础，备受青睐。该语言的核心在于其对变量的操作，变量是存储数据的关键，同时也涉及内存管理，这一特性间接增强了Java程序的抗病毒能力，提升了软件的稳定性和安全性。此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者对预定义的类进行扩展和重写，从而极大地丰富了其功能。开发者可以封装一系列功能模块，当其他项目需要时，只需简单引用并调用相应方法，实现了代码的高效复用。
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高效设计范式，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将应用划分为三个关键部分，增强了其可维护性和可扩展性。模型（Model）承担着应用程序的核心数据处理和业务规则，独立于用户界面，专注于数据的管理与操作。视图（View）是用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并响应用户的操作，形式多样，如GUI、网页或命令行界面。控制器（Controller）充当协调者，接收用户输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以反映结果，有效解耦了数据处理、用户交互和控制流程，从而提升了代码的可维护性。
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。该架构的核心特点是用户通过Web浏览器即可与服务器进行交互，无需在本地计算机上安装专门的客户端软件。在当前信息化社会中，B/S架构依然广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构极大地简化了程序的开发与维护，因为所有的业务逻辑和数据存储集中在服务器端。其次，对于用户来说，只需具备基本的网络浏览器环境，无需高配置的硬件，这显著降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，节省的费用十分可观。此外，由于数据存储在服务器，B/S架构提供了较好的安全性，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。最后，考虑到用户习惯，人们已普遍适应使用浏览器浏览各类信息，若需频繁安装特定应用可能引发用户的反感和不安全感。因此，综合各方面因素，采用B/S架构作为设计基础，能更好地满足实际需求。
利用协同过滤实现新闻推荐项目-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
利用协同过滤实现新闻推荐数据库表设计
数据库表格模板
1.
guolv_USER
表 - 用户表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| ID | INT | 用户唯一标识符, AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY |
| USERNAME | VARCHAR(50) | 用户名, 利用协同过滤实现新闻推荐系统中的登录名 |
| PASSWORD | VARCHAR(100) | 加密后的密码, 用于利用协同过滤实现新闻推荐系统的安全登录 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱, 用于利用协同过滤实现新闻推荐的账户验证和通知 | |
| CREATE_DATE | DATETIME | 用户创建时间, 记录用户在利用协同过滤实现新闻推荐系统中的注册日期 |
| LAST_LOGIN_DATE | DATETIME | 最后一次登录时间, 显示用户最近活动的时间点在利用协同过滤实现新闻推荐上 |
2.
guolv_LOG
表 - 日志表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| LOG_ID | INT | 日志唯一标识符, AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY |
| USER_ID | INT |
关联的用户ID, 外键引用
guolv_USER.ID
|
| ACTION | VARCHAR(50) | 用户在利用协同过滤实现新闻推荐系统中的操作类型 |
| DESCRIPTION | TEXT | 操作描述, 详细记录用户在利用协同过滤实现新闻推荐系统中的行为 |
| ACTION_DATE | DATETIME | 操作发生时间, 记录用户在利用协同过滤实现新闻推荐系统执行动作的时间 |
3.
guolv_ADMIN
表 - 管理员表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| ADMIN_ID | INT | 管理员唯一标识符, AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY |
| USERNAME | VARCHAR(50) | 管理员用户名, 在利用协同过滤实现新闻推荐系统中具有高级权限的身份 |
| PASSWORD | VARCHAR(100) | 加密后的密码, 管理员在利用协同过滤实现新闻推荐系统的安全登录凭证 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱, 用于利用协同过滤实现新闻推荐的账户管理和通知 | |
| CREATE_DATE | DATETIME | 管理员创建时间, 记录管理员在利用协同过滤实现新闻推荐系统中的添加日期 |
| ACCESS_LEVEL | INT | 权限等级, 决定管理员在利用协同过滤实现新闻推荐系统的操作范围 |
4.
guolv_CORE_INFO
表 - 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| INFO_KEY | VARCHAR(50) | 信息键, 唯一标识利用协同过滤实现新闻推荐系统中的核心配置项 |
| INFO_VALUE | TEXT | 信息值, 存储与利用协同过滤实现新闻推荐系统相关的配置信息, 如系统名称、版本等 |
| DESCRIPTION | VARCHAR(200) | 信息描述, 说明该配置项在利用协同过滤实现新闻推荐系统中的作用和用途 |
| UPDATE_DATE | DATETIME | 最后更新时间, 记录利用协同过滤实现新闻推荐系统核心信息的修改时间 |
以上表格为利用协同过滤实现新闻推荐系统的基础数据库设计模板，可根据实际需求进行调整和扩展。
利用协同过滤实现新闻推荐系统类图
利用协同过滤实现新闻推荐前后台
利用协同过滤实现新闻推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
利用协同过滤实现新闻推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
利用协同过滤实现新闻推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
利用协同过滤实现新闻推荐测试用例
表格模板
| 序号 | 测试用例ID | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | TC_利用协同过滤实现新闻推荐_01 | 添加利用协同过滤实现新闻推荐 | 新利用协同过滤实现新闻推荐信息 | 利用协同过滤实现新闻推荐成功添加，页面显示新记录 | PASS/FAIL | ||
| 2 | TC_利用协同过滤实现新闻推荐_02 | 删除利用协同过滤实现新闻推荐 | 存在的利用协同过滤实现新闻推荐ID | 利用协同过滤实现新闻推荐从列表中移除，无相关记录 | PASS/FAIL | ||
| 3 | TC_利用协同过滤实现新闻推荐_03 | 修改利用协同过滤实现新闻推荐信息 | 修改后的利用协同过滤实现新闻推荐信息 | 利用协同过滤实现新闻推荐信息更新，页面显示更改 | PASS/FAIL | ||
| 4 | TC_利用协同过滤实现新闻推荐_04 | 搜索利用协同过滤实现新闻推荐 | 利用协同过滤实现新闻推荐关键词 | 显示包含关键词的利用协同过滤实现新闻推荐列表 | PASS/FAIL | ||
| 5 | TC_利用协同过滤实现新闻推荐_05 | 分页显示利用协同过滤实现新闻推荐 | 页码和每页数量 | 正确显示指定页的利用协同过滤实现新闻推荐列表 | PASS/FAIL | ||
| 6 | TC_利用协同过滤实现新闻推荐_06 | 权限控制 | 不同角色用户 | 限制或允许访问利用协同过滤实现新闻推荐操作 | PASS/FAIL | ||
| 7 | TC_利用协同过滤实现新闻推荐_07 | 异常处理 | 错误的利用协同过滤实现新闻推荐数据 | 提示错误信息，不执行操作 | PASS/FAIL |
示例
| 序号 | 测试用例ID | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | TC_图书_01 | 添加图书 | 新图书信息 | 图书成功添加，页面显示新记录 | PASS | ||
| 2 | TC_图书_02 | 删除图书 | 存在的图书ID | 图书从列表中移除，无相关记录 | PASS/FAIL | ||
| 3 | TC_图书_03 | 修改图书信息 | 修改后的图书信息 | 图书信息更新，页面显示更改 | PASS/FAIL | ||
| 4 | TC_图书_04 | 搜索图书 | 图书关键词 | 显示包含关键词的图书列表 | PASS/FAIL | ||
| 5 | TC_图书_05 | 分页显示图书 | 页码和每页数量 | 正确显示指定页的图书列表 | PASS/FAIL | ||
| 6 | TC_图书_06 | 权限控制 | 不同角色用户 | 限制或允许访问图书操作 | PASS/FAIL | ||
| 7 | TC_图书_07 | 异常处理 | 错误的图书数据 | 提示错误信息，不执行操作 | PASS/FAIL |
利用协同过滤实现新闻推荐部分代码实现
web大作业_基于javaweb和maven的利用协同过滤实现新闻推荐设计源码下载
- web大作业_基于javaweb和maven的利用协同过滤实现新闻推荐设计源代码.zip
- web大作业_基于javaweb和maven的利用协同过滤实现新闻推荐设计源代码.rar
- web大作业_基于javaweb和maven的利用协同过滤实现新闻推荐设计源代码.7z
- web大作业_基于javaweb和maven的利用协同过滤实现新闻推荐设计源代码百度网盘下载.zip
总结
在我的本科毕业论文《利用协同过滤实现新闻推荐：一个基于Javaweb的创新实践》中，我深入探讨了如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的利用协同过滤实现新闻推荐系统。通过这次研究，我不仅巩固了Servlet、JSP和MVC设计模式的知识，还学会了数据库设计与优化。在实际开发过程中，利用协同过滤实现新闻推荐的难点在于集成Spring Boot和MyBatis框架，这一挑战使我更熟练地掌握了依赖注入和ORM映射。此外，我认识到持续集成与单元测试的重要性，为利用协同过滤实现新闻推荐的质量保证提供了坚实基础。此次项目经验让我深刻理解到，成功的Javaweb开发不仅关乎技术，更关乎解决问题的策略和团队协作。
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