SSM和maven的个性化视频推荐算法研究源码下载

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在信息化飞速发展的时代，个性化视频推荐算法研究，一个基于JavaWeb技术的创新型应用，已成为研究焦点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的个性化视频推荐算法研究系统。首先，我们将概述个性化视频推荐算法研究的重要性和市场前景，展示其在现代互联网环境中的潜在价值。接着，深入剖析JavaWeb开发框架，如Spring Boot和Struts2，阐述它们在个性化视频推荐算法研究开发中的核心作用。再者，详细讨论数据库设计与优化，以确保个性化视频推荐算法研究的数据处理能力。最后，通过实际开发和测试，验证个性化视频推荐算法研究的性能和用户体验，为同类项目的开发提供参考。本文期望能为JavaWeb领域的实践与研究贡献一份力量。

个性化视频推荐算法研究系统架构图/系统设计图

个性化视频推荐算法研究技术框架

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java企业级开发中广泛采用的核心技术栈。该框架适用于构建复杂且规模庞大的企业应用。Spring作为核心组件，如同项目的基石，它管理着对象的bean，执行控制反转（IoC），确保组件间的无缝协作。SpringMVC在体系中扮演着请求调度者的角色，DispatcherServlet捕获用户请求，并依据路由规则调用相应的Controller执行业务逻辑。MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，简化了数据库操作，通过配置文件将SQL语句与实体类映射，实现了数据访问层的便捷管理。

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心优势在于其轻量级、高效能的特性，这使得它在众多数据库解决方案中占据重要地位。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度以及对实际租赁环境的良好适应性脱颖而出。尤为值得一提的是，它的开源本质和低成本策略，成为了选用它作为毕业设计数据存储解决方案的关键因素。

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，旨在提升代码的组织结构、可维护性和可扩展性。在该模式中，程序被划分为三个关键部分：模型（Model）：这部分专注于应用程序的数据模型和业务逻辑，包含数据的管理与处理，如存储、检索和运算。模型独立于用户界面，确保了数据处理的核心功能不受视图展示影响。视图（View）：视图是用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并且响应用户的操作。它可以表现为各种形式，如图形用户界面、网页或者命令行界面。控制器（Controller）：作为应用的中心协调者，控制器接收用户的输入，进而调度模型进行数据处理，并指示视图更新以反映结果。它起到了连接用户、模型和视图的桥梁作用，确保了各组件间关注点的分离，从而提高代码的可维护性。通过这种方式，MVC模式使得开发者能更高效地管理和改进应用程序，降低了复杂性，提升了开发效率。

Java语言

Java作为一种广泛采纳的编程语言，其应用范围涵盖桌面应用程序和基于浏览器的解决方案。它以其独特的特性，如后端服务开发能力，深受开发者青睐。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据存储的抽象，直接作用于内存管理，也因此间接增强了程序的安全性，使得针对Java编写的程序具有一定的抵御病毒的能力，提升了程序的健壮性。 Java还具备强大的动态执行特性，允许开发者不仅使用预定义的基类，还能对这些类进行重定义，扩展其功能。这种灵活性使得Java能够实现丰富的功能定制，并且鼓励代码重用。开发人员可以封装常用功能模块，形成可复用的库，当其他项目需要时，只需简单引入并调用相关方法，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

B/S架构

在计算机领域，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构（Client/Server，客户端/服务器模式）相对，它主要强调通过Web浏览器来交互式地访问远程服务器。尽管现代技术不断发展，B/S架构仍然广泛应用，其主要原因在于它提供的诸多优势。首先，B/S架构极大地简化了程序开发流程，因为它允许用户仅需一个标准的网络浏览器即可访问系统，无需在客户端安装专门的软件，这降低了用户的硬件配置要求，从而节省了成本。尤其在大规模用户群体中，这种架构能够显著减少用户的设备投资。其次，由于数据主要存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面表现出色，用户无论身处何处，只要有网络连接，都能便捷、安全地获取所需信息和资源。从用户体验的角度看，人们已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装多个应用程序来访问特定服务，可能会引起用户的不便和抵触，降低信任度。因此，在综合考虑易用性、成本效益和用户接受度后，B/S架构成为满足许多系统设计需求的理想选择。

个性化视频推荐算法研究项目-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

个性化视频推荐算法研究数据库表设计

数据库表格模板

1. gexinghua_USER 表 - 用户表

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, 自增主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，唯一，用于登录
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于验证登录
email	VARCHAR	50	NOT NULL	用户邮箱，用于通信
个性化视频推荐算法研究	VARCHAR	50	NULL	用户与个性化视频推荐算法研究相关的特定信息或角色
create_time	DATETIME		NOT NULL	用户创建时间
update_time	DATETIME		NOT NULL	最后修改时间

2. gexinghua_LOG 表 - 日志表

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，自增主键
user_id	INT	11	NOT NULL	关联用户ID
action	VARCHAR	50	NOT NULL	用户执行的操作
description	TEXT		NOT NULL	操作描述，记录个性化视频推荐算法研究中的具体活动
create_time	DATETIME		NOT NULL	日志创建时间

3. gexinghua_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
admin_id	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符，自增主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，唯一，用于登录
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码，用于验证登录
个性化视频推荐算法研究	VARCHAR	50	NULL	管理员在个性化视频推荐算法研究中的权限和职责描述
create_time	DATETIME		NOT NULL	管理员账号创建时间

4. gexinghua_CORE_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
info_key	VARCHAR	50	NOT NULL	核心信息键，如系统名称、版本号等
info_value	TEXT		NOT NULL	与个性化视频推荐算法研究相关的核心信息值
description	VARCHAR	255	NULL	对该核心信息的简要说明
update_time	DATETIME		NOT NULL	信息最近更新时间

个性化视频推荐算法研究系统类图

个性化视频推荐算法研究前后台

个性化视频推荐算法研究前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

个性化视频推荐算法研究后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

个性化视频推荐算法研究测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

个性化视频推荐算法研究测试用例

序号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际结果	结果判定
1	个性化视频推荐算法研究登录功能	正确用户名、密码	登录成功提示	个性化视频推荐算法研究用户登录成功	Pass
2	错误用户名登录	错误用户名、正确密码	登录失败提示	显示“用户名不存在”	Pass
3	个性化视频推荐算法研究数据添加	新增个性化视频推荐算法研究信息（如ID、名称、描述）	数据库中记录增加	新记录出现在个性化视频推荐算法研究列表中	Pass/Fail
4	个性化视频推荐算法研究数据修改	存在的个性化视频推荐算法研究 ID，更新信息	数据库中记录更新	更新后的信息显示在个性化视频推荐算法研究详情页	Pass/Fail
5	个性化视频推荐算法研究数据删除	选择一个个性化视频推荐算法研究并确认删除	数据库中记录减少	选定的个性化视频推荐算法研究从列表中消失	Pass/Fail
6	个性化视频推荐算法研究搜索功能	关键词（个性化视频推荐算法研究名称或ID）	相关个性化视频推荐算法研究列表	返回包含关键词的个性化视频推荐算法研究	Pass/Fail
7	无权限访问	未登录用户尝试访问个性化视频推荐算法研究管理页面	访问受限提示	弹出登录对话框或重定向至登录页面	Pass

个性化视频推荐算法研究部分代码实现