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在当今数字化时代，基于AI的个性化新闻推荐引擎的开发与实现成为了JavaWeb技术的重要应用领域。本论文以“基于AI的个性化新闻推荐引擎的javaweb平台构建”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术打造高效、安全且用户友好的在线系统。首先，我们将概述基于AI的个性化新闻推荐引擎的需求背景及意义，阐述其在行业中扮演的角色。接着，详细描述系统的设计理念和开发流程，包括关键技术如Spring Boot、Hibernate和Thymeleaf的运用。同时，会深入研究基于AI的个性化新闻推荐引擎在实际操作中的性能优化策略。最后，通过测试与评估，验证基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的稳定性和实用性，为同类项目的开发提供参考。本文期望能为JavaWeb在基于AI的个性化新闻推荐引擎领域的实践贡献理论与技术的支持。
基于AI的个性化新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图
基于AI的个性化新闻推荐引擎技术框架
Java语言
Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和安全性著称。它不仅支持桌面应用程序的开发，也广泛用于构建网络应用，尤其在后端服务的实现中占据重要地位。在Java中，变量是核心概念，代表着程序中数据的存储单元，它们在内存中动态管理，从而关联到计算机系统的安全性。由于Java对内存操作的严格控制，使得由Java编写的程序能够抵抗某些特定的病毒攻击，提升了软件的健壮性。 此外，Java的动态特性允许程序员灵活地扩展其功能。开发者不仅可以利用Java标准库提供的基础类，还能够重写这些类以满足特定需求。更进一步，开发者可以封装常用功能为独立的模块，供其他项目复用。只需简单引用并调用相关方法，就能在不同项目中实现功能共享，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。
JSP技术
JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术，它使开发人员能够在HTML文档中嵌入Java脚本。JSP在服务器端运行，将执行后的Java代码结果转化为HTML格式，随后发送至用户浏览器展示。这项技术极大地简化了构建具有丰富交互性的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着基础支撑的角色。实质上，每个JSP页面在执行时都会被翻译成一个Servlet实例。Servlet遵循标准的机制来处理HTTP请求并生成相应的响应。
B/S架构
B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心思想是利用Web浏览器作为客户端与服务器进行交互。在当前信息化时代，众多系统仍采用B/S架构，主要原因是其独特的优势。首先，该架构极大地简化了软件开发流程，因为大部分工作集中在服务器端，降低了对用户终端硬件配置的要求，只需具备基本的网络浏览功能即可。这一特性尤其有利于大规模用户群体，可显著减少用户在计算机设备上的投入成本。 其次，B/S架构提供了良好的数据安全性，由于数据存储在中心化的服务器上，可以更有效地管理和保护，用户无论身处何地，只要有互联网连接，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。 此外，从用户体验角度来看，人们已习惯于通过浏览器获取各类信息，若需安装专用软件才能访问特定服务，可能会引起用户的抵触感和不信任。因此，考虑到易用性和接受度，选择B/S架构作为设计基础，无疑是适应当前需求的理想选择。
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。
MySQL数据库
MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。其小巧的体积、高效的运行速度以及开源和低成本的特性，使得MySQL在众多如Oracle、DB2等大型数据库中脱颖而出。尤其是在实际的项目部署，尤其是毕业设计中的模拟租赁环境中，MySQL因其经济高效和源代码开放的优势，成为首选的数据库解决方案。
基于AI的个性化新闻推荐引擎项目-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AI的个性化新闻推荐引擎数据库表设计
基于AI的个性化新闻推荐引擎 系统数据库表模板
1.
AI_users
- 用户表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| id | INT | 用户ID，主键，自增长 |
| username | VARCHAR(50) | 用户名，唯一标识符 |
| password | VARCHAR(255) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于登录和通信 | |
| 基于AI的个性化新闻推荐引擎Role | VARCHAR(50) | 用户在基于AI的个性化新闻推荐引擎中的角色，如“普通用户”，“VIP用户”等 |
| createdAt | DATETIME | 注册时间 |
| updatedAt | DATETIME | 最后修改时间 |
2.
AI_logs
- 操作日志表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| logId | INT | 日志ID，主键，自增长 |
| userId | INT | 关联的用户ID |
| action | VARCHAR(100) | 用户执行的操作 |
| description | TEXT | 操作详情 |
| 基于AI的个性化新闻推荐引擎Time | TIMESTAMP | 操作时间 |
| ipAddress | VARCHAR(45) | 用户执行操作时的IP地址 |
3.
AI_admins
- 管理员表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| adminId | INT | 管理员ID，主键，自增长 |
| username | VARCHAR(50) | 管理员用户名，唯一 |
| password | VARCHAR(255) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱，用于登录和通信 | |
| 基于AI的个性化新闻推荐引擎Role | VARCHAR(50) | 在基于AI的个性化新闻推荐引擎中的管理权限，如“超级管理员”，“内容管理员”等 |
| createdAt | DATETIME | 创建时间 |
| updatedAt | DATETIME | 最后修改时间 |
4.
AI_core_info
- 核心信息表
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| infoId | INT | 信息ID，主键，自增长 |
| key | VARCHAR(50) | 关键字，如“系统名称”，“版权信息”等 |
| value | TEXT | 对应的关键字值，存储基于AI的个性化新闻推荐引擎的核心配置或信息 |
| description | VARCHAR(200) | 关键字的描述，解释该信息的意义和用途（可选） |
| createdAt | DATETIME | 添加时间 |
| updatedAt | DATETIME | 最后修改时间 |
基于AI的个性化新闻推荐引擎系统类图
基于AI的个性化新闻推荐引擎前后台
基于AI的个性化新闻推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
基于AI的个性化新闻推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
基于AI的个性化新闻推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
基于AI的个性化新闻推荐引擎测试用例
基于AI的个性化新闻推荐引擎 测试用例模板
确保基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的核心功能稳定且符合用户需求。
- 操作系统: Windows 10 / macOS / Linux
- 浏览器: Chrome 80+ / Firefox 75+ / Safari 13+
- Java版本: JDK 1.8+
- Web服务器: Tomcat 9+
| 序号 | 功能描述 | 输入数据 | 预期结果 | 实际结果 | 测试状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 用户登录 | 正确用户名和密码 | 登录成功，跳转至主页面 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎 | Pass/Fail |
| 2 | 数据添加 | 新基于AI的个性化新闻推荐引擎信息 | 数据成功添加，页面显示新记录 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎 | Pass/Fail |
| 3 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎搜索 | 关键字 | 显示包含关键字的基于AI的个性化新闻推荐引擎列表 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎 | Pass/Fail |
| 4 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎编辑 | 选择基于AI的个性化新闻推荐引擎并修改信息 | 信息更新成功，页面显示更新后信息 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎 | Pass/Fail |
| 5 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎删除 | 选择基于AI的个性化新闻推荐引擎 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎从列表中移除，无误删提示 | 基于AI的个性化新闻推荐引擎 | Pass/Fail |
- 在高并发环境下，测试基于AI的个性化新闻推荐引擎系统处理请求的能力和响应时间。
- 验证基于AI的个性化新闻推荐引擎信息的加密传输，防止数据泄露。
- 检查权限控制，确保非管理员无法访问敏感操作。
- 确保基于AI的个性化新闻推荐引擎在不同操作系统和浏览器上的表现一致。
请根据实际基于AI的个性化新闻推荐引擎（如“图书”、“员工”或“订单”等）替换占位符，完成具体测试用例设计。
基于AI的个性化新闻推荐引擎部分代码实现
基于Web的基于AI的个性化新闻推荐引擎实现课程设计源码下载
- 基于Web的基于AI的个性化新闻推荐引擎实现课程设计源代码.zip
- 基于Web的基于AI的个性化新闻推荐引擎实现课程设计源代码.rar
- 基于Web的基于AI的个性化新闻推荐引擎实现课程设计源代码.7z
- 基于Web的基于AI的个性化新闻推荐引擎实现课程设计源代码百度网盘下载.zip
总结
在本科毕业论文《基于AI的个性化新闻推荐引擎的JavaWeb应用开发与实践》中，我深入探索了JavaWeb技术在基于AI的个性化新闻推荐引擎领域的实际运用。通过项目实施，熟练掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心框架，理解了MVC模式的运作机制。此外，针对基于AI的个性化新闻推荐引擎的业务需求，设计并实现了用户友好的界面和高效的数据交互，强化了问题解决与团队协作能力。此过程让我深刻体会到，理论知识结合实战才能更好地推动技术进步，为未来从事复杂Web系统开发奠定了坚实基础。
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