基于Springboot+Mysql的大数据分析在电商推荐系统中的应用研究与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为Springboot+Mysql的大数据分析在电商推荐系统中的应用源码（附源码）基于Springboot+Mysql实现大数据分析在电商推荐系统中的应用基于Springboot+Mysql的大数据分析在电商推荐系统中的应用实现课程设计Springboot+Mysql的大数据分析在电商推荐系统中的应用项目代码(项目源码+数据库+源代码讲解)基于Springboot+Mysql的大数据分析在电商推荐系统中的应用【源码+数据库+开题报告】基于Springboot+Mysql的大数据分析在电商推荐系统中的应用设计。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，大数据分析在电商推荐系统中的应用的开发与应用成为了JavaWeb技术的重要实践领域。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的大数据分析在电商推荐系统中的应用系统。首先，我们将介绍大数据分析在电商推荐系统中的应用的基本概念和其在行业中的重要地位，阐述研究背景及意义。接着，详细分析大数据分析在电商推荐系统中的应用的系统需求，设计并实现基于JavaWeb的架构。通过使用Servlet、JSP和DAO等核心技术，提升系统的功能性和可维护性。最后，对实施过程进行总结，评估大数据分析在电商推荐系统中的应用系统的性能，并提出未来改进的策略。此研究不仅加深了对JavaWeb的理解，也为同类项目的开发提供了参考。

大数据分析在电商推荐系统中的应用系统架构图/系统设计图

大数据分析在电商推荐系统中的应用系统架构图,大数据分析在电商推荐系统中的应用系统设计图

大数据分析在电商推荐系统中的应用技术框架

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与单页应用（SPA）。它提倡逐步采用，既能无缝融入现有项目，也可用于开发复杂的前端项目。核心库专注于视图层，学习曲线平缓，且具备强大的数据绑定、组件系统及客户端路由功能。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，每个组件承载特定的功能，从而提升代码的模块化和维护性。丰富的文档与活跃的社区支持，确保了开发者能够迅速掌握并高效使用该框架。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特性在于能支持多种类型的软件开发，包括桌面应用程序和基于浏览器的应用。它以其为核心构建的后台系统尤其受到青睐。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中扮演着操作者的角色，同时也涉及到计算机安全的层面。由于Java对内存操作的特殊方式，它能有效抵御针对Java程序的直接攻击，从而增强了程序的安全性和健壮性。此外，Java具备强大的动态执行特性，它的类库不仅限于预定义的基础类，允许开发者进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能。这种灵活性使得开发者能够创建可复用的功能模块，一旦封装完成，其他项目只需简单引用并调用相应方法，就能实现功能的集成，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

MVC（模型-视图-控制器）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、提升可维护性和可扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型承载了应用的数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理。视图则构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并允许用户发起交互。控制器作为中介，接收用户输入，协调模型和视图以响应用户请求，确保各组件间关注点的分离，从而增强代码的可维护性。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向各层次开发者，尤其是初学者的友好框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教程资源遍布网络，便于获取和掌握。它全面支持Spring生态系统的项目开发，允许无缝迁移已有的Spring应用。该框架内嵌了Servlet容器，因此无需将应用程序打包为WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot集成了应用程序监控功能，使得开发者能在运行时实时监控项目状态，精确识别并定位问题，从而高效地进行故障排查和修复，提升编程效率。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），以其特定的优势在众多同类产品中脱颖而出。其小巧的体积、高效的运行速度以及对实际租赁环境的良好适应性，使得MySQL备受青睐。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL具备更低的成本和开源特性，这正是我们在毕业设计中优先选择它的核心理由。

B/S架构

在信息化社会中，B/S架构（Browser/Server）模式常被视为与C/S架构的对比，它主要强调通过Web浏览器来实现客户端与服务器的交互。B/S架构广泛存在并持续被采用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，该架构提供了便捷的程序设计环境，降低了客户端的硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可，这极大地降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，这种节约尤为显著。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面具有一定的保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能即时访问所需信息，增强了信息的可获取性。此外，用户行为习惯也是重要因素，使用浏览器访问信息已成为普遍习惯，相比安装多个专用软件，用户更倾向于简便的浏览器方式，这有助于提升用户满意度和信任度。综上所述，B/S架构的设计模式对于满足本设计项目的需求是恰当且合理的。

大数据分析在电商推荐系统中的应用项目-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

大数据分析在电商推荐系统中的应用数据库表设计

1. dianshang_USER 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	唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL		加密后的密码
EMAIL	VARCHAR	100			用户邮箱地址，大数据分析在电商推荐系统中的应用系统通信使用
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户注册时间
LAST_LOGIN	DATETIME			NULL	最后登录时间
大数据分析在电商推荐系统中的应用_ROLE	INT	1	NOT NULL	0	用户在大数据分析在电商推荐系统中的应用系统中的角色标识

2. dianshang_LOG 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志ID，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL		操作用户ID，关联dianshang_USER表的ID
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL		用户执行的操作
ACTION_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	操作时间
DESCRIPTION	TEXT				操作描述，记录大数据分析在电商推荐系统中的应用系统中的具体行为

3. dianshang_ADMIN 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员ID，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员用户名
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL		加密后的管理员密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL		管理员邮箱地址，大数据分析在电商推荐系统中的应用系统通信使用
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	创建管理员账号的时间

4. dianshang_CORE_INFO 表

字段名	数据类型	长度	是否为空	默认值	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL		关键信息标识，如系统名称、版本等
INFO_VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL		与INFO_KEY对应的值，大数据分析在电商推荐系统中的应用系统的核心配置信息
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	最后修改时间

大数据分析在电商推荐系统中的应用系统类图

大数据分析在电商推荐系统中的应用前后台

大数据分析在电商推荐系统中的应用前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

大数据分析在电商推荐系统中的应用后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

大数据分析在电商推荐系统中的应用测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

大数据分析在电商推荐系统中的应用测试用例

序号	测试编号	功能模块	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	TC001	用户注册	大数据分析在电商推荐系统中的应用用户名、密码	注册成功提示	大数据分析在电商推荐系统中的应用用户已存在	失败
2	TC002	登录系统	大数据分析在电商推荐系统中的应用用户名，正确密码	成功登录界面	密码错误提示	失败
3	TC003	添加大数据分析在电商推荐系统中的应用	新大数据分析在电商推荐系统中的应用信息	大数据分析在电商推荐系统中的应用添加成功通知	数据库保存失败	失败
4	TC004	查询大数据分析在电商推荐系统中的应用	大数据分析在电商推荐系统中的应用ID	大数据分析在电商推荐系统中的应用详细信息	未找到大数据分析在电商推荐系统中的应用	失败
5	TC005	修改大数据分析在电商推荐系统中的应用	ID，更新后的大数据分析在电商推荐系统中的应用信息	大数据分析在电商推荐系统中的应用更新成功确认	数据未变更	失败
6	TC006	删除大数据分析在电商推荐系统中的应用	大数据分析在电商推荐系统中的应用ID	大数据分析在电商推荐系统中的应用删除成功提示	大数据分析在电商推荐系统中的应用删除失败	失败
7	TC007	大数据分析在电商推荐系统中的应用排序	按照属性（如：名称）	正确排序的大数据分析在电商推荐系统中的应用列表	排序错误	失败

大数据分析在电商推荐系统中的应用部分代码实现