web大作业_基于JSP的基于AI的手机购买建议引擎

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在当前信息化社会中，基于AI的手机购买建议引擎作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现对于提升业务效率和优化用户体验具有重大意义。本论文旨在探讨基于AI的手机购买建议引擎的设计与实现过程，通过深入研究JavaWeb技术，包括Servlet、JSP以及数据库连接等核心模块，阐述如何构建一个高效、安全的基于AI的手机购买建议引擎系统。首先，我们将分析基于AI的手机购买建议引擎的需求背景及现有问题，继而设计系统的架构与功能模块。接着，详细描述开发流程，包括前端界面设计和后端逻辑实现。最后，对系统进行测试与优化，确保其稳定运行。此研究不仅锻炼了我们的实践能力，也为同类项目的开发提供了参考。

基于AI的手机购买建议引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的手机购买建议引擎技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建Web应用程序的软件设计模式，旨在优化代码结构，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：模型（Model）负责管理应用程序的核心数据和业务规则，独立于用户界面，执行数据的存取和处理；视图（View）是用户与应用交互的界面展示，它展示模型提供的数据，并支持用户操作，形式多样，如GUI、网页等；控制器（Controller）充当协调者角色，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，增强代码的可读性和可维护性。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语句，不仅涵盖了传统的桌面应用程序开发，也广泛涉足Web应用领域。其独特之处在于，它构建于面向对象的基础之上，其中变量扮演着核心角色，代表着数据的存储形式。通过操作变量来管理内存，Java在一定程度上构筑了一道屏障，防止了针对由Java编写的程序的直接病毒攻击，从而增强了软件的安全性和健壮性。此外，Java的动态执行特性赋予了它强大的灵活性：开发者不仅可以利用内置的类库，还能自定义并重写类，实现更丰富的功能。这种模块化的编程方式使得代码可复用性极高，一旦创建了功能模块，其他项目只需简单引用并调用相关方法，即可便捷地实现所需功能，彰显了Java语言的高效与实用性。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化的数据。在学术语境下，它的特性使其在众多同类系统中脱颖而出，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等大型数据库，MySQL以其小巧轻便、运行快速的特质著称。尤其对于实际的租赁系统应用场景，MySQL显得尤为适用，主要因为它具备低成本和开源的优势，这使得它成为毕业设计的理想选择。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的编程框架，它将Java代码集成到HTML文档中，以实现服务器端的逻辑处理。当用户请求JSP页面时，服务器会解析其中的Java代码，执行相应的逻辑，并将输出转化为标准的HTML格式，随后将其发送至客户端浏览器呈现。这种技术极大地简化了开发人员构建具备交互功能的Web应用的过程。值得注意的是，JSP的本质是建立在Servlet基础之上的，每个JSP页面在运行时都会被编译为一个Servlet实例。Servlet作为一种标准的Java技术，负责处理HTTP请求并生成响应，为JSP提供了坚实的底层支持。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构形成对比。这种架构模式的核心特点是用户通过网络浏览器来访问和交互服务器上的应用。在当前时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其在多方面展现出显著优势。首先，它极大地简化了程序开发流程，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，这极大地节省了大规模用户群体的设备成本。其次，由于数据存储在服务器端，数据安全得到了更好的保障，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。此外，考虑到用户的使用习惯，浏览器访问模式更为直观和普遍，避免了安装额外软件可能带来的用户抵触感和信任问题。因此，根据上述分析，选择B/S架构作为设计基础是符合实际需求的合理选择。

基于AI的手机购买建议引擎项目-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的手机购买建议引擎数据库表设计

用户表 (yinqing_USER)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符(基于AI的手机购买建议引擎中的用户ID)
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名(基于AI的手机购买建议引擎登录名)
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL	用户密码（加密存储）
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱（用于基于AI的手机购买建议引擎通信）
REG_DATE	DATETIME		NOT NULL	注册日期
LAST_LOGIN	DATETIME		NULL	最后登录时间
STATUS	TINYINT	1	NOT NULL	用户状态（0-禁用，1-正常）
${PRODUCT}	VARCHAR	50	NULL	用户在基于AI的手机购买建议引擎中的特定角色或权限描述

日志表 (yinqing_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志ID
USER_ID	INT	11	NOT NULL	操作用户ID (yinqing_USER表的外键)
ACTION	VARCHAR	255	NOT NULL	操作描述（如：“在基于AI的手机购买建议引擎中…”）
ACTION_TIME	DATETIME		NOT NULL	操作时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	15	NOT NULL	操作者的IP地址
DETAILS	TEXT		NULL	操作详细信息

管理员表 (yinqing_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员ID（基于AI的手机购买建议引擎超级用户）
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名
PASSWORD	VARCHAR	64	NOT NULL	管理员密码（加密存储）
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱（基于AI的手机购买建议引擎工作联系）
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	创建日期

核心信息表 (yinqing_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	关键信息标识（如：“基于AI的手机购买建议引擎版本号”）
INFO_VALUE	VARCHAR	255	NOT NULL	关键信息值（如：“v1.0.1”）
UPDATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	最后更新时间

基于AI的手机购买建议引擎系统类图

基于AI的手机购买建议引擎前后台

基于AI的手机购买建议引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的手机购买建议引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的手机购买建议引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的手机购买建议引擎测试用例

一、登录功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC1	正常登录	正确用户名, 密码	登录成功,跳转至主页面	基于AI的手机购买建议引擎用户界面	Pass
TC2	错误密码	正确用户名, 错误密码	显示错误提示	显示“密码错误”	Pass
TC3	未注册用户	未注册用户名, 任意密码	显示注册提示	显示“账号不存在”	Pass

二、信息添加功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC4	添加基于AI的手机购买建议引擎信息	合法基于AI的手机购买建议引擎数据	数据成功添加, 刷新后可见	基于AI的手机购买建议引擎出现在列表中	Pass
TC5	空输入	空基于AI的手机购买建议引擎名称	显示错误提示	提示“基于AI的手机购买建议引擎名称不能为空”	Pass
TC6	重复添加	已存在基于AI的手机购买建议引擎信息	显示错误提示	提示“基于AI的手机购买建议引擎已存在”	Pass

三、信息查询功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC7	搜索基于AI的手机购买建议引擎	存在的基于AI的手机购买建议引擎名称	显示搜索结果	显示对应基于AI的手机购买建议引擎详细信息	Pass
TC8	无结果搜索	不存在的基于AI的手机购买建议引擎名称	显示无结果	提示“未找到基于AI的手机购买建议引擎”	Pass
TC9	模糊搜索	部分基于AI的手机购买建议引擎名称	显示匹配结果	显示所有包含输入部分的基于AI的手机购买建议引擎	Pass

四、信息修改与删除功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
TC10	修改基于AI的手机购买建议引擎信息	选择基于AI的手机购买建议引擎, 新数据	基于AI的手机购买建议引擎信息更新	基于AI的手机购买建议引擎信息变更成功	Pass
TC11	删除基于AI的手机购买建议引擎	选择基于AI的手机购买建议引擎	基于AI的手机购买建议引擎从列表移除	基于AI的手机购买建议引擎不再显示	Pass
TC12	删除不存在的基于AI的手机购买建议引擎	选择不存在的基于AI的手机购买建议引擎	显示错误提示	提示“基于AI的手机购买建议引擎不存在”	Pass

基于AI的手机购买建议引擎部分代码实现