基于javaee的用户行为分析的新闻推荐算法开发课程设计

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在信息化社会中，用户行为分析的新闻推荐算法作为现代互联网技术的重要应用，日益凸显其价值。本论文以“基于JavaWeb的用户行为分析的新闻推荐算法系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的用户行为分析的新闻推荐算法平台。首先，我们将介绍用户行为分析的新闻推荐算法的基本概念和市场背景，阐述其研究意义。接着，详述系统的需求分析，设计模型，以及选用JavaWeb的原因。然后，通过具体的开发过程，展示如何利用Servlet、JSP和DAO等技术实现用户行为分析的新闻推荐算法的功能模块。最后，对系统进行测试与优化，总结开发经验，展望用户行为分析的新闻推荐算法在未来web环境中的发展潜力。此研究旨在为用户行为分析的新闻推荐算法领域的JavaWeb应用提供实践参考。

用户行为分析的新闻推荐算法系统架构图/系统设计图

用户行为分析的新闻推荐算法技术框架

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，它不仅涵盖了桌面应用的开发，还能胜任基于浏览器的应用程序。当前，Java广泛应用于各类后台系统的构建。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们管理内存，从而间接增强了程序的安全性，使得针对Java编写的程序能够抵抗某些特定的病毒攻击，提升了程序的稳定性和持久性。此外，Java具备强大的动态执行特性，其类库不仅包含基本的类，还允许开发者进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能。开发者可以封装一系列功能模块，当其他项目需要时，只需直接引入并调用相应方法，实现了代码的高效复用。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，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，服务器会执行其中的Java代码，并将处理结果转化为标准的HTML格式，随后将其传送给浏览器显示。这种技术极大地简化了开发具有复杂交互功能的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着核心支撑角色，每个JSP页面实质上都会被编译为一个Servlet实例。Servlet遵循预定义的接口，有效地管理和响应HTTP请求，同时生成相应的服务器响应。

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。在当前数字化时代，B/S架构之所以广泛应用，主要是由于其独特的优势。首要原因在于，B/S模式下的软件开发更为便捷，用户端仅需具备基本的网络浏览器即可，无需高性能的计算机配置。这显著降低了大规模用户群体的硬件成本，为用户节省了大量费用。 此外，B/S架构将数据存储于服务器端，从而确保了数据的安全性。用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能轻松访问所需的信息和资源，提供了高度的灵活性。在用户体验层面，用户已习惯于通过浏览器浏览各类信息，若需安装专门软件来访问特定内容，可能会引起用户的抵触情绪，降低信任感。因此，从整体考量，选择B/S架构作为设计基础能够更好地满足实际需求。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于它的特性，这些特性使其在众多同类系统中脱颖而出。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，具备体积小巧、运行速度快的优势。尤其重要的是，它在实际的租赁场景下表现良好，满足了低成本和开源的需求，这也是在毕业设计中选用MySQL的主要考量因素。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，通过解耦不同组件以提升可维护性和扩展性。在该模式中，应用被划分为三大关键部分： 1. Model（模型）：这部分专注于应用程序的数据处理和业务逻辑，包含了数据的存储、获取及操作功能，但不直接涉及用户界面的呈现。 2. View（视图）：视图构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并且允许用户发起操作。视图的形式多样，可以是图形界面、网页或是命令行接口。 3. Controller（控制器）：作为应用程序的指挥中心，控制器接收用户的输入，调度模型执行相应的操作，并指示视图更新以响应用户请求，从而协调模型与视图之间的通信。 通过MVC架构，关注点得以分离，使得代码更加模块化，有利于长期的维护和升级。

用户行为分析的新闻推荐算法项目-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

用户行为分析的新闻推荐算法数据库表设计

用户行为分析的新闻推荐算法 管理系统数据库表格模板

1. yonghu_user 表 - 用户表

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
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，用户行为分析的新闻推荐算法系统的登录名
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于用户行为分析的新闻推荐算法系统身份验证
email	VARCHAR	100		用户邮箱，用于用户行为分析的新闻推荐算法系统通信和找回密码
created_at	DATETIME		NOT NULL	用户创建时间
updated_at	DATETIME			用户信息最后更新时间

2. yonghu_log 表 - 日志表

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
user_id	INT	11	NOT NULL	关联的用户ID，记录用户行为分析的新闻推荐算法系统中的操作用户
action	VARCHAR	255	NOT NULL	操作描述，描述在用户行为分析的新闻推荐算法系统中的具体行为
timestamp	DATETIME		NOT NULL	操作时间
details	TEXT			操作详情，详细记录用户行为分析的新闻推荐算法系统中的执行过程和结果

3. yonghu_admin 表 - 管理员表

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
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，用户行为分析的新闻推荐算法系统的超级权限账户
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于用户行为分析的新闻推荐算法系统管理员身份验证
email	VARCHAR	100		管理员邮箱，用于用户行为分析的新闻推荐算法系统通信
created_at	DATETIME		NOT NULL	管理员账号创建时间
updated_at	DATETIME			管理员信息最后更新时间

4. yonghu_core_info 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
info_key	VARCHAR	50	NOT NULL	关键信息键，如系统名称、版本号等，用于用户行为分析的新闻推荐算法系统核心配置
info_value	TEXT		NOT NULL	关键信息值，对应用户行为分析的新闻推荐算法系统的核心属性或配置项
created_at	DATETIME		NOT NULL	信息创建时间
updated_at	DATETIME			信息最后更新时间

用户行为分析的新闻推荐算法系统类图

用户行为分析的新闻推荐算法前后台

用户行为分析的新闻推荐算法前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

用户行为分析的新闻推荐算法后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

用户行为分析的新闻推荐算法测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

用户行为分析的新闻推荐算法测试用例

1. 功能测试

序号	测试项	预期输入	预期输出	实际结果	结果判断
1	登录	正确用户名，用户行为分析的新闻推荐算法密码	登录成功界面
2	注册	新用户信息，用户行为分析的新闻推荐算法验证	注册成功通知
3	添加用户行为分析的新闻推荐算法	完整用户行为分析的新闻推荐算法信息	添加成功提示

2. 性能测试

序号	测试项	预期负载	预期响应时间	实际响应时间	结果判断
1	并发登录	多用户请求	≤2秒
2	大量用户行为分析的新闻推荐算法检索	大量查询	≤5秒

3. 安全性测试

序号	测试项	输入示例	预期结果	实际结果	结果判断
1	SQL注入攻击	特殊字符输入	拒绝或无影响
2	用户行为分析的新闻推荐算法信息泄露	无效用户访问	无法访问

4. 兼容性测试

序号	测试项	测试环境	预期行为	实际行为	结果判断
1	不同浏览器	Chrome, Firefox	正常显示
2	移动设备	iOS, Android	可用性

5. 异常处理测试

序号	测试项	输入情况	预期响应	实际响应	结果判断
1	无效用户行为分析的新闻推荐算法	错误ID或不存在	显示错误信息

用户行为分析的新闻推荐算法部分代码实现

基于javaee的用户行为分析的新闻推荐算法开发课程设计源码下载

• 基于javaee的用户行为分析的新闻推荐算法开发课程设计源代码.zip
• 基于javaee的用户行为分析的新闻推荐算法开发课程设计源代码.rar
• 基于javaee的用户行为分析的新闻推荐算法开发课程设计源代码.7z
• 基于javaee的用户行为分析的新闻推荐算法开发课程设计源代码百度网盘下载.zip

总结

在我的本科毕业论文《用户行为分析的新闻推荐算法: 实现与优化》中，我深入探究了JavaWeb技术在用户行为分析的新闻推荐算法开发中的应用。通过这次研究，我掌握了Servlet、JSP以及Spring Boot等核心框架，理解了MVC设计模式的精髓。在实际项目用户行为分析的新闻推荐算法的构建过程中，我体验到了问题解决的挑战与乐趣，尤其是优化数据库查询和提升系统性能环节。此外，团队协作与版本控制（如Git）也是我宝贵的实战经验。此项目强化了我的编程实践能力，为未来从事复杂Web应用开发奠定了坚实基础。