javaweb项目:基于大数据的电影推荐引擎

本项目为web大作业_基于mvc模式的基于大数据的电影推荐引擎开发 mvc模式实现的基于大数据的电影推荐引擎研究与开发【源码+数据库+开题报告】（附源码）基于mvc模式的基于大数据的电影推荐引擎mvc模式实现的基于大数据的电影推荐引擎研究与开发mvc模式的基于大数据的电影推荐引擎源码开源web大作业_基于mvc模式的基于大数据的电影推荐引擎研究与实现。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，基于大数据的电影推荐引擎作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其重要性。本论文旨在探讨基于大数据的电影推荐引擎的设计与实现，研究如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的网络平台。首先，我们将介绍基于大数据的电影推荐引擎的背景和意义，阐述其在当前市场中的定位。接着，深入剖析JavaWeb核心技术，如Servlet、JSP与MVC模式，阐述其在基于大数据的电影推荐引擎中的应用。再者，详细描述基于大数据的电影推荐引擎的系统架构与功能模块，展示其实现流程。最后，通过性能测试与用户反馈，对基于大数据的电影推荐引擎进行评估优化，以期为JavaWeb开发领域提供有价值的参考。

基于大数据的电影推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于大数据的电影推荐引擎技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种经典的软件设计模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、维护性和可扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：模型（Model）负责封装应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面；视图（View）作为用户交互的界面，展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页等；控制器（Controller）担当协调者的角色，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现关注点的分离，有效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，它是相对于C/S（客户端/服务器）架构的一种提法。该架构的核心特点是用户通过Web浏览器即可访问服务器提供的服务。在现代社会，众多系统仍采用B/S架构，主要原因是其独特的优势。首先，B/S模式极大地简化了软件开发过程，对开发者友好。其次，从用户角度出发，它降低了硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可，无需高配置的个人电脑，尤其在大规模用户群体中，这显著节省了设备成本。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以提升，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。考虑到操作习惯，用户通常更倾向于使用浏览器浏览信息，过多的独立软件安装可能引起用户的反感和不安全感。因此，基于这些因素，B/S架构在当前设计需求中仍然具有很高的适用性。

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。它的名称直译为“我的SQL”，简洁而直观。MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对复杂查询的出色处理，脱颖而出。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL展现出更高的性价比，尤其适合于实际的租赁环境应用。其开源本质和较低的成本使得MySQL成为许多项目首选的数据库解决方案，这也是我们在毕业设计中优先考虑使用它的主要原因。

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的技术，它允许开发人员在HTML文档中融入Java代码。这种技术的工作原理是，JSP页面在服务器端执行，将其中的Java代码编译并转化为普通的HTML，随后将这个HTML发送到客户端浏览器展示。通过JSP，开发者能够便捷地构建出具备高度交互性的Web应用。在JSP的背后，Servlet扮演了关键角色，它作为JSP的基础支撑技术。实质上，每个JSP页面在运行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet遵循标准的接口，负责处理HTTP请求并生成相应的服务器响应。

Java语言

Java作为一种广泛使用的编程语言，其独特之处在于能支持多平台应用，包括桌面应用程序和基于浏览器的应用。它以其强大的后端处理能力而备受青睐。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中代表着数据，而对变量的操作涉及到内存管理，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使其具备抵御针对Java应用的病毒的能力，从而提升了程序的健壮性。 Java还具备动态运行的特性，它的类库不仅限于内置的基础类，允许开发者进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能。此外，Java鼓励代码复用，开发者可以创建可封装的功能模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引用并调用相应方法，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

基于大数据的电影推荐引擎项目-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

基于大数据的电影推荐引擎数据库表设计

用户表 (yinqing_USER)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，基于大数据的电影推荐引擎系统的登录账号
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于基于大数据的电影推荐引擎系统安全登录
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱，用于基于大数据的电影推荐引擎系统通知和找回密码
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	注册日期
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME			最后一次登录基于大数据的电影推荐引擎系统的时间

日志表 (yinqing_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志唯一标识符，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL	与yinqing_USER表关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL	用户在基于大数据的电影推荐引擎系统中的操作描述
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	操作时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	15		用户执行操作时的IP地址
DESCRIPTION	TEXT			对基于大数据的电影推荐引擎系统操作的详细描述

管理员表 (yinqing_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名，基于大数据的电影推荐引擎系统的后台管理员身份
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于基于大数据的电影推荐引擎系统后台登录
EMAIL	VARCHAR	100		管理员邮箱，用于基于大数据的电影推荐引擎系统通知和通讯
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	创建管理员账户的日期

核心信息表 (yinqing_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	核心信息唯一标识符，主键
KEY	VARCHAR	100	NOT NULL	关键字，关联基于大数据的电影推荐引擎系统的重要配置或参数名称
VALUE	TEXT			关键字对应的值，存储基于大数据的电影推荐引擎系统的配置或参数内容
DESCRIPTION	VARCHAR	255		对基于大数据的电影推荐引擎系统核心信息的描述

基于大数据的电影推荐引擎系统类图

基于大数据的电影推荐引擎前后台

基于大数据的电影推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于大数据的电影推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于大数据的电影推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于大数据的电影推荐引擎测试用例

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	基于大数据的电影推荐引擎用户名、密码	注册成功提示	基于大数据的电影推荐引擎用户已存在	PASS/FAIL
2	TC002	登录系统	基于大数据的电影推荐引擎用户名、正确密码	登录成功界面	密码错误提示	PASS/FAIL
3	TC003	数据添加	新增基于大数据的电影推荐引擎信息	基于大数据的电影推荐引擎信息保存成功	信息保存失败	PASS/FAIL
4	TC004	数据查询	基于大数据的电影推荐引擎ID	相关基于大数据的电影推荐引擎详细信息	未找到基于大数据的电影推荐引擎	PASS/FAIL
5	TC005	数据修改	基于大数据的电影推荐引擎ID，更新信息	基于大数据的电影推荐引擎信息更新成功	更新失败	PASS/FAIL
6	TC006	数据删除	基于大数据的电影推荐引擎ID	基于大数据的电影推荐引擎删除成功	删除失败或不应删除的数据被删除	PASS/FAIL
7	TC007	权限管理	基于大数据的电影推荐引擎管理员角色	管理员权限操作成功	无权限访问	PASS/FAIL
8	TC008	异常处理	错误的基于大数据的电影推荐引擎格式	错误提示和处理	系统崩溃或未给出反馈	PASS/FAIL

基于大数据的电影推荐引擎部分代码实现