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web大作业_基于MVC构架的基于深度学习的商品推荐引擎

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本项目为基于MVC构架的基于深度学习的商品推荐引擎（附源码）MVC构架的基于深度学习的商品推荐引擎项目代码MVC构架的基于深度学习的商品推荐引擎项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)javaweb项目:基于深度学习的商品推荐引擎基于MVC构架的基于深度学习的商品推荐引擎研究与实现【源码+数据库+开题报告】基于MVC构架的基于深度学习的商品推荐引擎设计与实现【源码+数据库+开题报告】。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当今信息化社会中，基于深度学习的商品推荐引擎作为企业数字化转型的关键工具，已引起广泛关注。本论文旨在探讨和实现一款基于JavaWeb技术的基于深度学习的商品推荐引擎系统，以提升业务效率和用户体验。首先，我们将介绍基于深度学习的商品推荐引擎的背景与重要性，阐述其在现代互联网环境中的应用现状。接着，详细分析系统需求，设计并实施采用JavaWeb框架的解决方案。在开发过程中，将详述关键技术如Servlet、JSP及数据库交互的运用。最后，通过测试验证基于深度学习的商品推荐引擎系统的功能与性能，为同类项目的开发提供参考。此研究不仅锻炼了JavaWeb开发技能，也为基于深度学习的商品推荐引擎领域的创新实践贡献了一份力量。

基于深度学习的商品推荐引擎系统架构图/系统设计图

web大作业_基于MVC构架的基于深度学习的商品推荐引擎

基于深度学习的商品推荐引擎技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过Web浏览器即可与服务器进行交互。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，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的编程，而客户端仅需具备基本的网络浏览功能。这降低了对用户设备的硬件要求，用户无需购买高性能计算机，只需一个能上网的浏览器，从而显著节省了成本。 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保护。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，增强了系统的可访问性和灵活性。从用户体验角度来看，用户已习惯于使用浏览器浏览各类信息，若需要安装多个专用软件来访问特定内容，可能会引起用户的反感和不信任。因此，考虑到易用性和成本效益，采用B/S架构作为设计方案能够满足实际需求。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术，它允许开发人员将Java代码无缝集成到HTML页面中。在服务器端运行时，JSP会将这些含有Java代码的页面转化为普通的HTML，并将结果转发给用户的浏览器。这项技术极大地简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着关键角色，它们构成了JSP的基础架构。实质上，每个JSP页面在执行时都会被编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的接口，有效地管理和响应HTTP请求，同时生成相应的服务器响应。

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相比Oracle和DB2等其他知名数据库，具有较小的系统资源占用和快速的数据处理能力。尤其值得一提的是，MySQL适应于真实的业务应用场景，且具备低成本和开源的优势，这成为在毕业设计中选用它的关键因素。

MVC架构（Model-View-Controller）是一种常用于构建软件应用的结构模式，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）处理数据和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的存储、获取和处理；View（视图）作为用户交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形式多样，包括GUI、网页或文本界面等；Controller（控制器）充当中枢，接收用户指令，协调模型和视图以响应这些请求，它从模型获取数据并指示视图更新以反映结果。这种分离关注点的设计有助于提高代码的可读性和可维护性。

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，还特别适应于构建网络应用程序，尤其是作为后端处理的核心。Java以其独特的变量操作机制著称，其中变量用于管理内存，这种机制间接增强了对由Java编写的程序的保护，使其具备抵御病毒的能力，从而提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java具备动态执行的特点，其类库不仅包含基础类，还可以被扩展和重写，极大地增强了语言的功能性。开发者能够创建可复用的代码模块，当其他项目需要相似功能时，可以直接引入并调用相关方法，实现了代码的高效利用和模块化设计。

基于深度学习的商品推荐引擎项目-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

基于深度学习的商品推荐引擎数据库表设计

基于深度学习的商品推荐引擎 系统数据库表格模板

1. shendu_users - 用户表

字段名 数据类型 描述
id INT 用户ID, 主键
username VARCHAR 用户名, 唯一标识符
password VARCHAR 加密后的密码, 用于基于深度学习的商品推荐引擎系统登录
email VARCHAR 用户邮箱, 用于基于深度学习的商品推荐引擎系统通信
create_time TIMESTAMP 创建时间
update_time TIMESTAMP 最后修改时间

2. shendu_logs - 日志表

字段名 数据类型 描述
log_id INT 日志ID, 主键
user_id INT 关联用户ID, 外键引用 shendu_users 的id
action VARCHAR 用户在基于深度学习的商品推荐引擎系统执行的操作
details TEXT 操作详情
log_time TIMESTAMP 日志记录时间

3. shendu_admins - 管理员表

字段名 数据类型 描述
admin_id INT 管理员ID, 主键
username VARCHAR 管理员用户名, 唯一标识符
password VARCHAR 加密后的密码, 用于基于深度学习的商品推荐引擎系统后台登录
role ENUM 管理员角色（如：admin, superadmin）
create_time TIMESTAMP 创建时间
update_time TIMESTAMP 最后修改时间

4. shendu_core_info - 核心信息表

字段名 数据类型 描述
info_key VARCHAR 信息键, 唯一标识
info_value VARCHAR 信息值, 存储基于深度学习的商品推荐引擎系统的核心配置或状态信息
description TEXT 信息描述, 说明该键在基于深度学习的商品推荐引擎中的作用和含义
create_time TIMESTAMP 创建时间
update_time TIMESTAMP 最后修改时间

基于深度学习的商品推荐引擎系统类图

基于深度学习的商品推荐引擎前后台

基于深度学习的商品推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于深度学习的商品推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于深度学习的商品推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于深度学习的商品推荐引擎测试用例

1. 系统功能测试

序号 功能描述 输入数据 预期输出 实际输出 结果
1 登录功能 基于深度学习的商品推荐引擎用户名, 正确密码 登录成功界面 基于深度学习的商品推荐引擎登录状态 Pass/Fail
2 注册新用户 新基于深度学习的商品推荐引擎用户名, 密码 注册成功提示 用户创建情况 Pass/Fail
3 数据检索 搜索关键字（基于深度学习的商品推荐引擎相关的） 相关基于深度学习的商品推荐引擎信息 搜索结果 Pass/Fail

2. 界面与用户体验测试

序号 界面元素 描述 预期行为 实际行为 结果
1 基于深度学习的商品推荐引擎列表展示 显示所有基于深度学习的商品推荐引擎 列表滚动流畅 用户滚动体验 Pass/Fail
2 基于深度学习的商品推荐引擎详情页 显示基于深度学习的商品推荐引擎详细信息 快速加载, 易读 页面加载速度和布局 Pass/Fail
3 基于深度学习的商品推荐引擎编辑 修改基于深度学习的商品推荐引擎信息 提交后更新显示 数据同步情况 Pass/Fail

3. 异常处理测试

序号 异常场景 输入数据 预期响应 实际响应 结果
1 错误密码尝试 基于深度学习的商品推荐引擎用户名, 错误密码 错误提示 用户反馈 Pass/Fail
2 无效基于深度学习的商品推荐引擎请求 不存在的基于深度学习的商品推荐引擎ID 404错误页面 页面显示 Pass/Fail
3 系统崩溃恢复 在基于深度学习的商品推荐引擎操作中强制退出 系统恢复后数据保存 数据一致性 Pass/Fail

基于深度学习的商品推荐引擎部分代码实现

web大作业_基于MVC构架的基于深度学习的商品推荐引擎源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于深度学习的商品推荐引擎：一款基于Javaweb的创新应用开发》中，我深入研究并实践了Javaweb技术。通过这个项目，我不仅巩固了Servlet、JSP、MVC模式等核心知识，还体验了从需求分析到系统部署的完整开发流程。基于深度学习的商品推荐引擎的设计与实现，让我深刻理解到软件工程的重要性，尤其是版本控制和团队协作。此外，面对复杂问题时，我学会了如何运用所学知识进行有效解决，这对我未来职业生涯大有裨益。基于深度学习的商品推荐引擎的开发过程，不仅是技术的磨砺，更是问题解决能力和项目管理能力的提升。