本项目为基于SpringBoot的古诗词智能推荐系统设计与开发课程设计（附源码）SpringBoot实现的古诗词智能推荐系统研究与开发javaee项目:古诗词智能推荐系统SpringBoot实现的古诗词智能推荐系统研究与开发(项目源码+数据库+源代码讲解)SpringBoot实现的古诗词智能推荐系统代码(项目源码+数据库+源代码讲解)web大作业_基于SpringBoot的古诗词智能推荐系统设计 。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，古诗词智能推荐系统作为JavaWeb技术的创新应用，已逐渐成为企业信息化建设的关键。本论文以“古诗词智能推荐系统的设计与实现”为主题，探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的互联网解决方案。首先，我们将介绍古诗词智能推荐系统的背景及意义，阐述其在行业中的重要地位。接着，深入剖析JavaWeb核心技术，包括Servlet、JSP和MVC架构，以及如何将它们应用于古诗词智能推荐系统的开发。再者，详细阐述系统设计过程，包括需求分析、系统架构设计与数据库设计。最后，通过实际开发与测试，展示古诗词智能推荐系统的功能实现和性能优化策略。本文旨在为JavaWeb开发者提供古诗词智能推荐系统开发的实践参考，推动相关领域的技术进步。
古诗词智能推荐系统系统架构图/系统设计图
古诗词智能推荐系统技术框架
MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典软件设计模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、维护性和扩展性。该模式将程序划分为三大核心组件：Model（模型）承载了应用的数据模型和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理；View（视图）作为用户交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行沟通，其形态可多样，如GUI、网页或文本界面；Controller（控制器）充当协调者的角色，接收用户指令，调度模型执行任务，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。
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以其小巧的体积、快速的运行速度以及对复杂查询的良好支持而著称。尤其值得一提的是，它在实际的租赁场景下表现出色，满足了低成本和开源的需求，这也是在毕业设计中优先选用MySQL的重要考量因素。相较于Oracle和DB2等其他数据库系统，MySQL以其经济高效和开放源码的特性，成为了许多项目的首选。
SpringBoot框架
Spring Boot是一款为简化Spring应用程序开发而设计的框架，无论是对于新手还是经验丰富的Spring框架开发者，它都提供了易上手的体验。丰富的学习资源，包括中英文教程，遍布全球，使得学习过程更为顺畅。该框架支持直接运行任何Spring项目，实现平滑迁移，无需将代码打包成WAR格式。值得一提的是，Spring Boot内置了Servlet容器，简化了部署流程。此外，它还集成了应用监控功能，允许开发者在运行时实时监控项目状态，精准定位和解决问题，从而提高故障排查与修复的效率。
B/S架构
B/S架构，全称为Browser/Server结构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过浏览器来交互与服务器。这种架构模式在现代依然广泛应用，其主要原因在于它提供了一种高效且经济的解决方案。首先，B/S架构极大地简化了开发过程，对开发者友好。其次，从用户角度出发，它降低了硬件要求，只需具备网络连接和基本的浏览器即可访问，这意味着用户无需投入大量资金升级设备。当面对大规模用户群体时，这种成本优势尤为显著。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以保证，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。在用户体验方面，浏览器已经成为人们获取多元化信息的常用工具，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。因此，综合各方面考量，B/S架构仍然是满足当前设计需求的理想选择。
Vue框架
Vue.js，一种渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。其设计理念在于无缝融入现有项目，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。该框架的核心聚焦于视图层，学习曲线平缓，且具备强大的数据绑定、组件体系及客户端路由功能。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将界面拆分成独立、可重用的模块，每个模块专注于特定的应用功能，从而提升代码的可维护性和组织性。得益于详尽的文档和活跃的社区，Vue.js对新手开发者尤其友好，能快速上手并进行高效开发。
Java语言
Java语言作为一种广泛应用的编程语言，兼顾了桌面应用和网络应用的开发需求。它以其独特的机制，特别是在后台处理方面的卓越性能，成为了许多软件开发的首选。在Java中，变量是数据存储的基础，它们操控内存，同时也构成了Java应对安全威胁的防线，有效防止针对Java程序的直接病毒感染，从而增强了程序的健壮性和持久性。此外，Java的动态运行特性和类的可重写性进一步提升了其灵活性。开发者不仅能够利用Java的核心库，还能自定义和扩展类的功能，将常用模块封装起来供其他项目复用，只需在需要的地方简单调用，大大提高了代码的效率和可维护性。
古诗词智能推荐系统项目-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
古诗词智能推荐系统数据库表设计
zhineng_USER 表
| 字段名 | 数据类型 | 注释 |
|---|---|---|
| id | INT | 用户ID，主键，自增长 |
| username | VARCHAR(50) | 用户名，唯一标识符，古诗词智能推荐系统系统中的登录名 |
| password | VARCHAR(100) | 加密后的密码，用于古诗词智能推荐系统系统登录验证 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，用于古诗词智能推荐系统系统中的通知和验证 | |
| phone | VARCHAR(20) | 用户电话，紧急联系信息 |
| create_time | DATETIME | 用户创建时间，记录古诗词智能推荐系统系统中的注册时间 |
zhineng_LOG 表
| 字段名 | 数据类型 | 注释 |
|---|---|---|
| log_id | INT | 日志ID，主键，自增长 |
| user_id | INT | 关联zhineng_USER表的用户ID，记录操作用户 |
| operation | VARCHAR(100) | 操作描述，记录在古诗词智能推荐系统系统中的具体行为 |
| detail | TEXT | 操作详情，详细说明古诗词智能推荐系统系统中执行的操作内容 |
| create_time | DATETIME | 日志创建时间，记录操作发生的时间点 |
zhineng_ADMIN 表
| 字段名 | 数据类型 | 注释 |
|---|---|---|
| admin_id | INT | 管理员ID，主键，自增长 |
| username | VARCHAR(50) | 管理员用户名，古诗词智能推荐系统系统后台的唯一标识符 |
| password | VARCHAR(100) | 加密后的密码，用于古诗词智能推荐系统系统后台登录验证 |
| VARCHAR(100) | 管理员邮箱，用于古诗词智能推荐系统系统中的通知和验证 | |
| permissions | TEXT | 权限列表，JSON格式，存储古诗词智能推荐系统系统中管理员的权限信息 |
zhineng_INFO 表
| 字段名 | 数据类型 | 注释 |
|---|---|---|
| info_id | INT | 核心信息ID，主键，自增长 |
| key | VARCHAR(50) | 关键字，标识古诗词智能推荐系统系统中的特定信息类别 |
| value | TEXT | 关联值，储存古诗词智能推荐系统系统核心配置或动态信息 |
| description | VARCHAR(200) | 信息描述，简述该条目在古诗词智能推荐系统系统中的作用和意义 |
古诗词智能推荐系统系统类图
古诗词智能推荐系统前后台
古诗词智能推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp
古诗词智能推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp
古诗词智能推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456
古诗词智能推荐系统测试用例
古诗词智能推荐系统 测试用例模板
本测试用例文档旨在详细描述对 古诗词智能推荐系统，即各种信息管理系统的功能和性能测试。以下内容将覆盖主要的用户场景和预期结果。
- 确保古诗词智能推荐系统的基础功能正常运行
- 验证系统性能和稳定性
- 评估用户体验
- 操作系统: Windows/Linux/Mac OS
- 浏览器: Chrome/Firefox/Safari
- 古诗词智能推荐系统 版本: v1.0
| TC ID | 功能描述 | 输入数据 | 预期输出 | 结果 |
|---|---|---|---|---|
| FT01 | 用户注册 | 用户名、密码、邮箱 | 注册成功提示 | PASS/FAIL |
| FT02 | 登录系统 | 正确/错误用户名/密码 | 登录成功/失败提示 | PASS/FAIL |
| FT03 | 数据添加 | 新增信息项 | 信息成功添加到系统 | PASS/FAIL |
| FT04 | 数据检索 | 关键词 | 返回相关的信息列表 | PASS/FAIL |
| TC ID | 测试场景 | 预期指标 | 实际结果 | 结果 |
|---|---|---|---|---|
| PT01 | 多用户并发访问 | 无明显延迟或崩溃 | 响应时间 < 2s, 系统稳定 | PASS/FAIL |
| PT02 | 大数据量处理 | 快速加载和搜索 | 数据加载时间 < 5s, 搜索结果准确 | PASS/FAIL |
通过执行以上测试用例，我们将全面评估古诗词智能推荐系统的完整性和可靠性，以确保其在实际部署时能够满足用户需求。
请根据具体的古诗词智能推荐系统特性调整上述模板，使其更加符合实际项目的测试需求。
古诗词智能推荐系统部分代码实现
基于SpringBoot的古诗词智能推荐系统源码下载
- 基于SpringBoot的古诗词智能推荐系统源代码.zip
- 基于SpringBoot的古诗词智能推荐系统源代码.rar
- 基于SpringBoot的古诗词智能推荐系统源代码.7z
- 基于SpringBoot的古诗词智能推荐系统源代码百度网盘下载.zip
总结
在以 "古诗词智能推荐系统" 为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Web应用的全栈开发流程。通过实践，我熟练掌握了Servlet、JSP、Spring Boot及MyBatis等关键技术，实现了古诗词智能推荐系统的高效后台管理和用户友好的前端展示。此外，项目经验让我懂得了需求分析的重要性，以及数据库优化和安全性策略在古诗词智能推荐系统中的实际应用。这次经历不仅提升了我的编程技能，更锻炼了解决问题和团队协作的能力，为未来职场奠定了坚实基础。
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