本项目为（附源码）SSM和maven实现的基于AI的个性化新闻推荐系统开发与实现基于SSM和maven的基于AI的个性化新闻推荐系统实现(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于SSM和maven的基于AI的个性化新闻推荐系统实现基于SSM和maven的基于AI的个性化新闻推荐系统设计 （附源码）基于SSM和maven的基于AI的个性化新闻推荐系统开发 基于SSM和maven实现基于AI的个性化新闻推荐系统课程设计。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的个性化新闻推荐系统——一款基于Javaweb技术的创新型应用，成为本研究的核心焦点。该论文旨在探讨如何利用先进的Javaweb技术，构建高效、安全且用户友好的基于AI的个性化新闻推荐系统系统。首先，我们将分析基于AI的个性化新闻推荐系统的需求背景与现状，阐述其在当前市场中的重要地位。其次，深入研究Javaweb开发框架，如Spring Boot和Hibernate，以优化基于AI的个性化新闻推荐系统的架构设计。再者，我们将详细讨论基于AI的个性化新闻推荐系统的实现过程，包括前端界面设计和后端服务集成。最后，通过性能测试与用户体验评估，验证基于AI的个性化新闻推荐系统的有效性和可行性，为Javaweb领域的实践提供有价值的参考。
基于AI的个性化新闻推荐系统系统架构图/系统设计图
基于AI的个性化新闻推荐系统技术框架
MySQL数据库
MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于其简洁的设计和高效的性能。作为众多RDBMS中的佼佼者，MySQL以其小型化、快速响应以及开源、低成本的特性著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL在满足实际租赁场景需求时，展现出更优的性价比和易用性，这也是在毕业设计中优先选用MySQL的主要考虑因素。
B/S架构
B/S架构，全称为Browser/Server架构，与传统的C/S架构相对应，其核心特点是通过Web浏览器来交互与服务器进行数据通信。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构极大地简化了程序的开发流程，降低了客户端的硬件要求，用户只需拥有基本的网络浏览器即可访问系统，这在大规模用户群体中能显著节省硬件成本。其次，由于数据存储在服务器端，安全性得到保障，用户可以随时随地通过互联网访问所需的信息和资源，增强了系统的可访问性和便捷性。再者，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于使用浏览器浏览信息，而避免安装特定软件，这有助于提升用户体验和对系统的接受度。综上所述，B/S架构以其灵活性、经济性和用户友好性，成为满足当前设计需求的理想选择。
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，旨在优化代码组织，提升可维护性和扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：Model（模型），负责封装应用程序的核心数据结构及业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理；View（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，并允许用户发起交互，视图的形式多样，涵盖图形界面、网页至文本终端等；Controller（控制器）作为中介，接收用户的指令，协调模型与视图的协作，它从模型获取数据以响应用户请求，并指示视图更新以展示结果。通过MVC模式，各组件的职责明确，实现了关注点的有效分离，从而提升了代码的可维护性。
SSM框架
SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，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。在该体系中，Spring担当核心角色，它像胶水一样整合各个组件，通过依赖注入（DI）实现对象的管理和控制反转（IoC）。SpringMVC作为 MVC 设计模式的实现，它在Web层捕获用户请求，DispatcherServlet扮演调度者，将请求精准路由到对应的Controller处理。MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，它使得数据库操作更为简洁透明，通过配置文件将SQL语句与实体类的Mapper接口绑定，实现了数据访问的映射功能。
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和Web应用的开发。它构成了许多后台服务程序的基础，为各种应用程序提供了强大的后盾。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据存储的抽象，负责管理内存，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使其具备抵抗针对Java开发应用的病毒的能力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还以其动态执行能力著称，它的类库不仅限于内置的基本类，开发者可以进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能性。此外，Java支持模块化编程，允许开发人员封装可复用的功能组件。当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相应方法，显著提高了开发效率和代码的复用性。
基于AI的个性化新闻推荐系统项目-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的个性化新闻推荐系统数据库表设计
用户表 (AI_user)
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| id | INT PRIMARY | 用户ID，主键 |
| username | VARCHAR(50) | 用户名，唯一标识基于AI的个性化新闻推荐系统系统的用户 |
| password | VARCHAR(255) | 加密后的密码，用于基于AI的个性化新闻推荐系统系统登录 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于基于AI的个性化新闻推荐系统系统通讯 | |
| created_at | TIMESTAMP | 创建时间，记录用户在基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的注册时间 |
| updated_at | TIMESTAMP | 更新时间，记录用户信息在基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的最后修改时间 |
日志表 (AI_log)
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| id | INT PRIMARY | 日志ID，主键 |
| user_id | INT | 关联的用户ID，记录在基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的操作用户 |
| operation | VARCHAR(100) | 操作描述，描述在基于AI的个性化新闻推荐系统系统中执行的动作 |
| details | TEXT | 操作详情，记录基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的具体操作内容和结果 |
| timestamp | TIMESTAMP | 记录时间，操作发生的时间点 |
管理员表 (AI_admin)
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| id | INT PRIMARY | 管理员ID，主键 |
| username | VARCHAR(50) | 管理员用户名，唯一标识在基于AI的个性化新闻推荐系统系统的管理员身份 |
| password | VARCHAR(255) | 加密后的密码，用于基于AI的个性化新闻推荐系统系统后台登录 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱，用于基于AI的个性化新闻推荐系统系统通讯和工作联系 | |
| created_at | TIMESTAMP | 创建时间，记录管理员在基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的添加时间 |
| updated_at | TIMESTAMP | 更新时间，记录管理员信息在基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的最后修改时间 |
核心信息表 (AI_core_info)
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| id | INT PRIMARY | 核心信息ID，主键 |
| product_name | VARCHAR(100) | 基于AI的个性化新闻推荐系统系统名称，展示给用户的系统标识 |
| version | VARCHAR(20) | 基于AI的个性化新闻推荐系统系统版本，用于更新和兼容性检查 |
| description | TEXT | 系统描述，简述基于AI的个性化新闻推荐系统的功能和用途 |
| created_at | TIMESTAMP | 创建时间，基于AI的个性化新闻推荐系统系统初次部署的时间 |
基于AI的个性化新闻推荐系统系统类图
基于AI的个性化新闻推荐系统前后台
基于AI的个性化新闻推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的个性化新闻推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的个性化新闻推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的个性化新闻推荐系统测试用例
基于AI的个性化新闻推荐系统 管理系统测试用例模板
确保基于AI的个性化新闻推荐系统管理系统的核心功能正常运行，提供稳定、高效和安全的服务。
- 操作系统: Windows/Linux
- 浏览器: Chrome/Firefox/Safari
- Java版本: 1.8/11
- Web服务器: Tomcat/Jetty
- 数据库: MySQL/PostgreSQL
3.1 登录模块
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 正确用户名密码 | 成功登录 | 基于AI的个性化新闻推荐系统界面 | Pass |
| 2 | 错误用户名 | 登录失败提示 | 错误信息显示 | Pass |
| 3 | 无账号尝试登录 | 注册提示 | 引导用户注册 | Pass |
3.2 基于AI的个性化新闻推荐系统数据管理
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| 4 | 添加基于AI的个性化新闻推荐系统 | 数据成功保存 | 新基于AI的个性化新闻推荐系统出现在列表中 | Pass |
| 5 | 编辑基于AI的个性化新闻推荐系统 | 更新后信息显示 | 修改后的基于AI的个性化新闻推荐系统信息正确 | Pass |
| 6 | 删除基于AI的个性化新闻推荐系统 | 数据从列表消失 | 确认删除提示，无基于AI的个性化新闻推荐系统记录 | Pass |
3.3 搜索与过滤
| 序号 | 测试点 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| 7 | 关键词搜索基于AI的个性化新闻推荐系统 | 相关基于AI的个性化新闻推荐系统显示 | 搜索结果符合预期 | Pass |
| 8 | 过滤基于AI的个性化新闻推荐系统条件 | 符合条件的基于AI的个性化新闻推荐系统 | 按条件筛选后的基于AI的个性化新闻推荐系统列表 | Pass |
- 在高并发情况下，基于AI的个性化新闻推荐系统管理系统的响应时间和资源消耗应在可接受范围内。
- 验证系统对基于AI的个性化新闻推荐系统数据的加密存储和传输，防止未授权访问。
以上为基于AI的个性化新闻推荐系统管理系统的初步测试用例模板，具体用例需根据实际系统功能进行细化。
基于AI的个性化新闻推荐系统部分代码实现
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- 基于SSM和maven的基于AI的个性化新闻推荐系统实现【源码+数据库+开题报告】源代码.zip
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总结
在以"基于AI的个性化新闻推荐系统"为核心的JavaWeb开发项目中，我深入理解了Web应用的生命周期与MVC架构模式。通过实践，我熟练掌握了Servlet、JSP以及Spring Boot等核心技术，实现了基于AI的个性化新闻推荐系统的高效数据交互和用户友好界面。此过程中，我体验到版本控制工具如Git的重要，以及问题调试与性能优化的技巧。此外，团队协作和敏捷开发理念也在基于AI的个性化新闻推荐系统的开发流程中得到充分体现，提升了我的项目管理能力。这次经历不仅巩固了我的编程技能，更教会了我如何将理论知识转化为实际解决方案。
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