MVC构架实现的智能房源推荐引擎开发与实现

本项目为（附源码）MVC构架实现的智能房源推荐引擎研究与开发基于MVC构架的智能房源推荐引擎设计与开发基于MVC构架的智能房源推荐引擎开发课程设计web大作业_基于MVC构架的智能房源推荐引擎设计与开发（附源码）基于MVC构架的智能房源推荐引擎开发（附源码）基于MVC构架实现智能房源推荐引擎。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当前信息化社会中，智能房源推荐引擎作为JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其在Web开发领域的核心地位。本论文旨在探讨和实现智能房源推荐引擎的设计与开发，以提升Web系统的效率和用户体验。首先，我们将分析智能房源推荐引擎的需求背景及现有解决方案，揭示其研究价值。接着，详细介绍系统架构设计，包括前端展示、后端处理以及数据库交互。然后，深入研究智能房源推荐引擎的关键技术，如Spring Boot、Hibernate和Ajax等。最后，通过实际案例展示智能房源推荐引擎的实施效果，并进行性能评估。此研究期望能为JavaWeb领域的实践与创新提供有价值的参考。

智能房源推荐引擎系统架构图/系统设计图

智能房源推荐引擎技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，其核心特征在于用户通过浏览器与服务器进行交互，区别于传统的Client/Server架构。在当前信息化时代，B/S架构仍广泛应用，主要源于其独特的优势。首先，它极大地简化了开发流程，降低了客户端的硬件要求，只需具备基本的网络浏览器功能即可，这对于大规模用户群来说，显著节省了设备成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和可访问性，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。此外，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于使用浏览器浏览各类内容，相比于需要安装专门软件，浏览器访问方式更显自由，不易引发用户的抵触情绪。因此，基于上述考量，采用B/S架构作为设计基础，能够更好地满足实际需求。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语句，其独特之处在于既能支持传统的桌面应用程序开发，也能胜任Web应用的需求。它以其坚实的后端处理能力而备受青睐。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象概念，与内存管理紧密相关，这间接增强了Java程序的安全性，使其能有效抵御针对特定Java程序的病毒攻击，从而提升软件的稳定性和持久性。 Java的动态特性使得它具备强大的运行时灵活性。开发者不仅能够利用其内置的基础类库，还能对已有类进行扩展和重定义，极大地丰富了语言的功能性。此外，Java鼓励代码复用，允许开发人员创建可封装的功能模块，这些模块可以在不同的项目中轻松引用和调用，显著提升了开发效率和代码质量。

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产品中占据显著地位。作为轻量级但高效的解决方案，MySQL相较于Oracle和DB2等其他知名数据库，具有小巧、快速的特质。尤为适合实际的租赁环境，其低成本和开源本质是我们在毕业设计中首选MySQL的主要考虑因素。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建交互式动态Web内容的技术，它允许开发人员在HTML文档中整合Java编程元素。该技术的工作原理是：服务器负责解析并执行JSP页面，将其中的Java代码转化为HTML格式，随后将其发送至用户浏览器。通过这种方式，JSP便于开发者构建具备高效动态特性的Web应用。值得一提的是，JSP本质上依赖于Servlet技术。每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet作为一种标准接口，承担了处理HTTP请求和构造响应的核心职责。

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，增强其可维护性与扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：Model（模型）处理数据和业务逻辑，独立于用户界面；View（视图）构成了用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并支持用户操作；Controller（控制器）作为中介，接收用户输入，协调模型和视图响应用户请求。通过这种职责分离，MVC模式使得代码更加模块化，从而易于管理和维护。

智能房源推荐引擎项目-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

智能房源推荐引擎数据库表设计

用户表 (yinqing_USER)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	字段注释
ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，智能房源推荐引擎系统中的用户ID
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于登录智能房源推荐引擎系统
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的密码，用于智能房源推荐引擎系统的安全登录
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱，用于智能房源推荐引擎系统中的通知和验证
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册日期，记录用户加入智能房源推荐引擎系统的时间
LAST_LOGIN	DATETIME				最后一次登录时间，跟踪智能房源推荐引擎用户的活动状态

日志表 (yinqing_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	字段注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，记录智能房源推荐引擎系统的操作事件
USER_ID	INT	11	NOT NULL		关联用户ID，指明是哪个智能房源推荐引擎用户执行的操作
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL		操作描述，描述在智能房源推荐引擎系统中执行的具体行为
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间，记录智能房源推荐引擎系统中事件发生的时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR	45			用户执行操作时的IP地址，用于智能房源推荐引擎系统的审计追踪

管理员表 (yinqing_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	字段注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，智能房源推荐引擎系统的管理员标识
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员姓名，负责智能房源推荐引擎系统的维护和管理
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的密码，用于智能房源推荐引擎系统管理员的安全登录
EMAIL	VARCHAR	100			管理员邮箱，用于智能房源推荐引擎系统内部沟通和通知
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建日期，记录管理员账号在智能房源推荐引擎系统中的创建时间

核心信息表 (yinqing_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	字段注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		信息键，唯一标识智能房源推荐引擎系统中的核心配置项
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL		信息值，存储智能房源推荐引擎系统的关键配置或动态信息
DESCRIPTION	VARCHAR	255			描述，解释智能房源推荐引擎系统中该核心信息的作用和意义
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	更新日期，记录智能房源推荐引擎系统核心信息最近一次修改的时间

智能房源推荐引擎系统类图

智能房源推荐引擎前后台

智能房源推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

智能房源推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

智能房源推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

智能房源推荐引擎测试用例

一、系统功能测试

测试编号	功能模块	测试目标	输入数据	预期输出	实际输出	测试结果
TC1-智能房源推荐引擎01	智能房源推荐引擎登录模块	验证合法用户登录	正确用户名、密码	登录成功界面	智能房源推荐引擎登录成功	Pass
TC2-智能房源推荐引擎02	智能房源推荐引擎注册功能	验证新用户注册	新用户名、邮箱	注册成功提示	用户智能房源推荐引擎注册成功	Pass
TC3-智能房源推荐引擎03	数据查询	搜索智能房源推荐引擎信息	关键字“智能房源推荐引擎”	相关智能房源推荐引擎信息列表	显示智能房源推荐引擎信息	Pass
TC4-智能房源推荐引擎04	智能房源推荐引擎权限管理	检查角色权限	管理员角色	可管理所有智能房源推荐引擎	可访问所有智能房源推荐引擎页面	Pass

二、系统性能测试

测试编号	测试类型	测试内容	负载条件	预期响应时间	实际响应时间	测试结果
TP1-智能房源推荐引擎01	压力测试	大量并发请求智能房源推荐引擎	100并发用户	≤2秒	≤2秒	Pass
TP2-智能房源推荐引擎02	负载测试	长时间运行智能房源推荐引擎	24小时连续操作	系统稳定无崩溃	系统稳定运行	Pass

三、异常处理测试

测试编号	异常情况	输入数据	预期行为	实际行为	测试结果
EC1-智能房源推荐引擎01	无效用户名登录	错误用户名、正确密码	显示错误提示	显示“智能房源推荐引擎不存在”	Pass
EC2-智能房源推荐引擎02	数据库连接失败	-	自动重连机制	系统尝试重新连接数据库	Pass

四、兼容性测试

测试编号	环境组合	智能房源推荐引擎功能	预期结果	实际结果	测试结果
CT1-智能房源推荐引擎01	Chrome浏览器, Windows 10	智能房源推荐引擎浏览	正常显示和操作	正常显示和操作	Pass
CT2-智能房源推荐引擎02	Firefox浏览器, MacOS	智能房源推荐引擎搜索	正常显示和操作	正常显示和操作	Pass

智能房源推荐引擎部分代码实现