基于javaee的基于AI的菜品识别与推荐系统实现【源码+数据库+开题报告】

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在信息化时代背景下，基于AI的菜品识别与推荐系统——一款基于JavaWeb技术的创新型应用，成为本研究的重点。基于AI的菜品识别与推荐系统旨在利用先进的Web技术，提供高效、安全的在线服务，以满足现代社会的多元化需求。本文首先阐述基于AI的菜品识别与推荐系统的开发背景与意义，分析现有JavaWeb开发的现状及存在的问题。接着，详细描述基于AI的菜品识别与推荐系统的设计理念与技术框架，包括主要功能模块和系统架构。然后，深入探讨其实现过程，重点讨论关键技术的运用。最后，对基于AI的菜品识别与推荐系统进行性能测试与评估，总结开发经验并提出未来改进方向。此研究不仅锻炼了JavaWeb开发技能，也为同类项目的开发提供了参考。

基于AI的菜品识别与推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的菜品识别与推荐系统技术框架

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。该架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端来接入服务器。在现代社会，B/S架构之所以广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S模式极大地简化了程序的开发过程。其次，对于用户而言，只需具备基本的网络浏览器环境，无需高性能计算机，即可访问系统，这大大降低了用户的硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为显著。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全保护，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。在用户体验层面，人们已习惯于通过浏览器浏览各类信息，独立安装应用程序可能会引起用户的抵触情绪，降低信任感。因此，综合考量，B/S架构的选用与当前设计需求相契合。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选为关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于它的特性与实际应用需求的契合。MySQL以其轻量级、高效能的特质，在众多如ORACLE和DB2等知名的RDBMS中脱颖而出。尤其值得一提的是，MySQL在满足现实世界租赁场景需求的同时，还具备低成本和开源的优势，这成为我们选用它的决定性因素。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将程序划分为三个关键部分，以提升可维护性、可扩展性和模块化。Model（模型）部分专注于数据处理和业务逻辑，包含应用程序的核心数据结构，负责数据的存储、获取和操作，同时独立于用户界面。View（视图）则担当用户界面的角色，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形态可以多样化，包括GUI、网页或命令行界面。Controller（控制器）作为中心协调者，接收用户的输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现各组件间的有效通信，确保了关注点的分离，提高了代码的可维护性。

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是用于创建动态Web内容的一种核心技术，它融合了HTML与Java编程，使得开发人员能够在网页中直接嵌入Java代码。这些JSP页面在服务器上执行，其内部的Java逻辑被转化为HTML输出，随后传递给用户浏览器。该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扮演了基础架构的角色。实质上，每个JSP文件在运行时都会被编译成对应的Servlet类。Servlet遵循标准的接口，用以处理来自HTTP客户端的请求，并生成相应的响应内容。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域的适应性而闻名。它不仅支持桌面应用程序的开发，还特别擅长构建Web应用程序。Java的核心在于其对变量的管理，这些变量本质上是存储在内存中并操控数据的容器。由于Java对内存操作的安全机制，它能有效抵御针对由Java编写的程序的恶意攻击，从而增强了程序的健壮性和生存能力。此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者对预设的类进行扩展和重定义，这极大地丰富了其功能集合。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，只需简单引入并调用相关方法，极大地提升了开发效率和代码的可维护性。

基于AI的菜品识别与推荐系统项目-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的菜品识别与推荐系统数据库表设计

用户表 (AI_USER)

字段名	数据类型	注释
ID	INT	用户唯一标识，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的菜品识别与推荐系统系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的菜品识别与推荐系统系统身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的菜品识别与推荐系统系统通讯和找回密码
REG_DATE	DATETIME	注册日期，记录用户加入基于AI的菜品识别与推荐系统系统的时间
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME	最后一次登录时间，记录用户最近访问基于AI的菜品识别与推荐系统系统的时间

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	日志唯一标识，主键
USER_ID	INT	关联用户ID，外键引用AI_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(50)	用户在基于AI的菜品识别与推荐系统系统中的操作描述
ACTION_DATE	DATETIME	操作时间，记录用户在基于AI的菜品识别与推荐系统系统执行动作的日期和时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(50)	用户执行操作时的IP地址，用于基于AI的菜品识别与推荐系统系统的审计追踪

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于AI的菜品识别与推荐系统系统的后台管理角色
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的菜品识别与推荐系统系统后台登录
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的菜品识别与推荐系统系统通讯

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	核心信息唯一标识，主键
PRODUCT_NAME	VARCHAR(100)	基于AI的菜品识别与推荐系统系统的产品名称
VERSION	VARCHAR(20)	基于AI的菜品识别与推荐系统系统的版本号
DESCRIPTION	TEXT	基于AI的菜品识别与推荐系统系统简介和功能描述
CREATION_DATE	DATETIME	系统创建日期，记录基于AI的菜品识别与推荐系统开始运行的时间

基于AI的菜品识别与推荐系统系统类图

基于AI的菜品识别与推荐系统前后台

基于AI的菜品识别与推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的菜品识别与推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的菜品识别与推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的菜品识别与推荐系统测试用例

编号	测试用例名称	输入数据	预期输出	测试结果
TC1	基于AI的菜品识别与推荐系统登录功能验证	正确用户名，正确密码	登录成功提示	未执行
TC2	基于AI的菜品识别与推荐系统注册新用户	合法用户名，有效邮箱	注册成功通知	未执行
TC3	基于AI的菜品识别与推荐系统数据检索	关键词“基于AI的菜品识别与推荐系统”	相关基于AI的菜品识别与推荐系统信息列表	未执行
TC4	基于AI的菜品识别与推荐系统更新信息	已存在ID，更新内容	“信息已更新”提示	未执行
TC5	基于AI的菜品识别与推荐系统删除操作	存在的基于AI的菜品识别与推荐系统 ID	“基于AI的菜品识别与推荐系统删除成功”	未执行
TC6	基于AI的菜品识别与推荐系统权限验证	无权限用户，受限基于AI的菜品识别与推荐系统	访问权限错误提示	未执行
TC7	基于AI的菜品识别与推荐系统多用户并发访问	多个用户同时操作	系统稳定，无数据冲突	未执行
TC8	基于AI的菜品识别与推荐系统界面兼容性测试	不同浏览器/设备	界面正常显示，功能可用	未执行

基于AI的菜品识别与推荐系统部分代码实现