（附源码）基于Spring Boot的基于AI的视频内容推荐系统实现

本项目为基于Spring Boot的基于AI的视频内容推荐系统开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)基于Spring Boot实现基于AI的视频内容推荐系统(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）Spring Boot的基于AI的视频内容推荐系统项目代码web大作业_基于Spring Boot的基于AI的视频内容推荐系统开发基于Spring Boot的基于AI的视频内容推荐系统设计与实现【源码+数据库+开题报告】基于Spring Boot的基于AI的视频内容推荐系统【源码+数据库+开题报告】。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会飞速发展的今天，基于AI的视频内容推荐系统的开发与应用成为了现代Web技术的重要研究领域。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的视频内容推荐系统系统。首先，我们将介绍基于AI的视频内容推荐系统的背景及重要性，阐述其在当前市场环境中的地位。接着，详细分析基于AI的视频内容推荐系统的功能需求，以此为基础设计系统的架构。在技术实现部分，将深入讨论JavaWeb的Servlet、JSP以及框架（如Spring Boot）在基于AI的视频内容推荐系统开发中的应用。最后，通过测试与优化，确保基于AI的视频内容推荐系统能够满足用户需求，为实际业务提供有力支撑。此研究不仅提升JavaWeb开发能力，也为同类项目的实施提供了参考。

基于AI的视频内容推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的视频内容推荐系统技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种广泛应用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升其可维护性、可扩展性和模块化。在该模式中，程序被划分为三个关键部分： 1. 模型（Model）：主要负责封装应用程序的核心数据和业务逻辑。它独立于用户界面，专注于数据的管理，包括存储、获取和处理，不涉及任何视图相关的呈现工作。 2. 视图（View）：构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户进行操作。视图的形式多样，可以是图形界面、网页或者命令行界面等。 3. 控制器（Controller）：作为应用程序的中枢，它接收用户的输入，协调模型和视图之间的通信。控制器根据用户的指令调用模型进行数据处理，随后更新视图以反映处理结果。通过这种分离关注点的方式，MVC模式使得代码更易于理解和维护，促进了团队协作，并简化了大型项目的设计与开发。

Vue框架

Vue.js 是一种渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面和高效开发单页应用（SPA）。它的设计理念是无缝融入现有项目，既能用于小规模的功能增强，也可支持构建复杂的全栈前端应用。该框架的核心专注于视图层，学习曲线平缓，且具备全面的文档支持。Vue.js 提供了强大的数据绑定、组件化机制以及客户端路由功能，使得开发者能够将用户界面拆分为独立、可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而实现代码的高模块化和易维护性。得益于其活跃的社区生态，Vue.js 对新手极其友好，便于快速上手和深度学习。

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。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL相比Oracle和DB2等大型数据库，具有小巧、快速以及低成本的优势。尤其是对于实际的租赁场景，MySQL的开源本质和低运营成本使其成为理想之选，这也是在毕业设计中优先考虑使用它的主要原因。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初级和资深Spring框架开发者同样友好的框架，其学习曲线平缓，丰富的学习资源无论在英文还是中文环境中都易于获取。它全面支持Spring生态系统，使得在不同项目间切换变得流畅无碍。一个显著的特点是，Spring Boot内置了Servlet容器，因此无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，它还集成了应用程序监控功能，允许开发者在运行时实时监控项目状态，精准定位并及时解决问题，从而提高开发效率和软件质量。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持传统的桌面应用程序开发，还特别适用于构建网络应用。作为其核心特性，Java通过变量来管理和操作数据，这些变量实质上是对内存空间的抽象，同时也构成了计算机安全的重要一环。由于Java对内存的间接访问，它能够天然抵挡某些针对Java程序的直接攻击，从而增强了由Java编写的软件的健壮性和安全性。此外，Java具备强大的动态执行能力，其类库不仅包含基础类，还允许开发者进行扩展和重写，这极大地丰富了语言的功能性。开发者可以创建可复用的模块，当其他项目需要类似功能时，只需引入这些模块并调用相应方法，极大地提高了代码的复用性和开发效率。这种特性使得Java成为了一种高效且灵活的开发工具。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心特征在于利用Web浏览器作为客户端来访问和交互服务器。在当前信息化时代，B/S架构广泛存在，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S模式提供了便捷性，开发者只需关注服务器端的编程，降低了客户端的复杂性。其次，对于终端用户而言，硬件要求较低，仅需具备基本的网络浏览器即可，这显著降低了大规模用户的设备成本。再者，由于数据存储在服务器端，安全性得到保证，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能轻松获取所需信息，增强了信息的可访问性。此外，用户已习惯于浏览器的使用体验，避免了安装额外软件可能带来的抵触感和不安全感。因此，B/S架构在多方面体现出其适应性和经济性，适合作为本设计的首选方案。

基于AI的视频内容推荐系统项目-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的视频内容推荐系统数据库表设计

1. AI_USER - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否为主键	注释
ID	INT		PRIMARY	用户唯一标识符，关联基于AI的视频内容推荐系统中的用户信息。
USERNAME	VARCHAR	50		用户名，用于基于AI的视频内容推荐系统系统登录。
PASSWORD	VARCHAR	255		加密后的密码，用于基于AI的视频内容推荐系统系统身份验证。
EMAIL	VARCHAR	100		用户邮箱，用于基于AI的视频内容推荐系统系统通讯和找回密码。
REG_DATE	DATETIME			用户注册日期，记录在基于AI的视频内容推荐系统系统中的时间。
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME			最后一次登录基于AI的视频内容推荐系统的时间戳。

2. AI_LOG - 操作日志表

字段名	数据类型	长度	是否为主键	注释
LOG_ID	INT		PRIMARY	日志唯一标识符，记录基于AI的视频内容推荐系统系统的操作历史。
USER_ID	INT			关联AI_USER表的ID，记录执行操作的用户。
ACTION	VARCHAR	255		描述用户在基于AI的视频内容推荐系统系统中的具体操作。
ACTION_DATE	DATETIME			操作发生的时间，记录在基于AI的视频内容推荐系统系统中的时间戳。
IP_ADDRESS	VARCHAR	45		执行操作时的IP地址，用于基于AI的视频内容推荐系统系统的审计和追踪。

3. AI_ADMIN - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否为主键	注释
ADMIN_ID	INT		PRIMARY	管理员唯一标识符，用于基于AI的视频内容推荐系统后台管理系统。
ADMIN_NAME	VARCHAR	50		管理员用户名，区分不同的基于AI的视频内容推荐系统后台管理员。
ADMIN_PASSWORD	VARCHAR	255		管理员密码，用于基于AI的视频内容推荐系统后台登录。
PRIVILEGE	INT			管理员权限等级，决定在基于AI的视频内容推荐系统系统中的操作范围。

4. AI_INFO - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否为主键	注释
INFO_KEY	VARCHAR	100	PRIMARY	核心信息键，对应基于AI的视频内容推荐系统系统的关键配置项。
INFO_VALUE	TEXT			关联的信息值，存储基于AI的视频内容推荐系统系统的配置信息。
DESCRIPTION	VARCHAR	255		对该核心信息的描述，解释在基于AI的视频内容推荐系统中的作用和意义。

基于AI的视频内容推荐系统系统类图

基于AI的视频内容推荐系统前后台

基于AI的视频内容推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的视频内容推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的视频内容推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的视频内容推荐系统测试用例

1. 登录功能测试

序号	测试项	输入数据	预期结果
1	正确用户名和密码	基于AI的视频内容推荐系统管理员账号, 正确密码	成功登录，跳转至管理界面
2	错误用户名	非基于AI的视频内容推荐系统管理员账号, 正确密码	登录失败，提示用户名错误
3	错误密码	基于AI的视频内容推荐系统管理员账号, 错误密码	登录失败，提示密码错误

2. 数据添加功能测试

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
4	添加新基于AI的视频内容推荐系统信息	合法基于AI的视频内容推荐系统数据	基于AI的视频内容推荐系统成功添加，页面显示新数据
5	添加重复基于AI的视频内容推荐系统信息	已存在基于AI的视频内容推荐系统数据	提示基于AI的视频内容推荐系统已存在，数据未添加

3. 数据查询功能测试

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
6	搜索合法基于AI的视频内容推荐系统	存在的基于AI的视频内容推荐系统ID	显示基于AI的视频内容推荐系统详细信息
7	搜索不存在基于AI的视频内容推荐系统	不存在的基于AI的视频内容推荐系统ID	提示基于AI的视频内容推荐系统未找到

4. 数据修改功能测试

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
8	修改基于AI的视频内容推荐系统信息	存在的基于AI的视频内容推荐系统ID及更新内容	基于AI的视频内容推荐系统信息更新成功，页面显示新信息
9	修改不存在基于AI的视频内容推荐系统	不存在的基于AI的视频内容推荐系统ID及更新内容	提示基于AI的视频内容推荐系统未找到，数据未修改

5. 数据删除功能测试

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
10	删除基于AI的视频内容推荐系统	存在的基于AI的视频内容推荐系统ID	基于AI的视频内容推荐系统删除成功，页面不再显示该数据
11	删除不存在基于AI的视频内容推荐系统	不存在的基于AI的视频内容推荐系统ID	提示基于AI的视频内容推荐系统未找到，数据未删除

基于AI的视频内容推荐系统部分代码实现