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在信息化时代背景下，基于AI的新闻推荐系统的开发成为JavaWeb技术应用的重要研究领域。本论文旨在探讨如何利用先进的JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的新闻推荐系统系统。首先，我们将概述基于AI的新闻推荐系统的需求背景及意义，阐述其在当前网络环境中的重要地位。接着，详细分析基于AI的新闻推荐系统的技术架构，包括前端界面设计与后端服务实现。再者，深入研究JavaWeb框架如Spring Boot和Struts2在基于AI的新闻推荐系统开发中的应用。最后，通过实际案例展示基于AI的新闻推荐系统的实施效果，评估系统性能，并提出可能的优化策略。本文期望为JavaWeb领域的实践与研究提供有价值的参考。

基于AI的新闻推荐系统系统架构图/系统设计图

基于AI的新闻推荐系统技术框架

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Web应用的开发需求。它以其独特的魅力，常被选为后端服务开发的基础，有效地支持各类程序的后台运行。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表示，通过操纵内存来执行计算任务。由于Java的内存管理和安全性机制，它能够防御某些针对由Java编写的程序的直接攻击，从而增强了程序的健壮性和安全性。 Java还具备强大的动态运行特性，允许开发者不仅使用预定义的核心类库，还能自定义和重写类，极大地扩展了其功能边界。这种灵活性使得Java开发者能够构建可复用的代码模块，一旦创建完成，这些模块可以在不同的项目中轻松引入，只需在需要的地方调用相应的方法，大大提升了开发效率和代码质量。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java EE领域广泛应用的主流开发框架，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在该体系中，Spring担当着核心角色，它像胶水一样整合各个组件，通过依赖注入（DI）实现控制反转（IoC），有效管理对象的生命周期和装配。SpringMVC则扮演着请求调度者的角色，DispatcherServlet捕获用户请求，并依据配置将它们精准路由至对应的Controller处理。MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，它使得数据库操作更为简洁透明，通过配置映射文件，将SQL指令与实体类紧密关联，实现了数据访问的便捷性。

MVC（模型-视图-控制器）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、维护性和可扩展性。该模式将程序拆分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型承载着应用的核心数据结构和业务规则，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理。视图则呈现给用户，作为与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并响应用户的操作。控制器作为中枢，接收用户的指令，协调模型和视图，确保模型根据用户需求更新数据，并通过视图反馈结果。这种分离关注点的设计方式显著增强了代码的可维护性。

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。这种架构模式的核心特点是用户通过网络浏览器即可访问和交互服务器上的应用。在当前信息化社会中，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其在多方面体现出显著优势。首先，它极大地简化了程序开发流程，降低了客户端硬件配置要求，用户只需具备基本的网络浏览器环境，即可轻松使用，这对于大规模用户群体而言，显著节省了硬件成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息和资源。此外，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于通过浏览器无缝浏览各类信息，避免安装额外软件可能带来的不便和对系统信任度的影响。因此，根据实际需求分析，选择B/S架构作为设计方案能够达到理想的效用和用户体验。

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与实用性。作为RDBMS家族的一员，MySQL以其小巧精悍的架构和高效的数据处理速度著称。相较于大型数据库系统如ORACLE和DB2，MySQL具备轻量级、快速响应的特点。尤其在考虑实际的租赁环境应用中，MySQL因其实惠的成本和开源的特性而备受青睐。正是这些因素，使得MySQL成为了本毕业设计项目首选的数据库解决方案。

基于AI的新闻推荐系统项目-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的新闻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	用户唯一标识符，主键，基于AI的新闻推荐系统中的用户ID
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，用于登录基于AI的新闻推荐系统系统
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于AI的新闻推荐系统的账户安全
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，基于AI的新闻推荐系统的联系方式
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在基于AI的新闻推荐系统的注册日期
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近访问基于AI的新闻推荐系统的时间

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	日志唯一标识符，主键
USER_ID	INT	关联AI_USER表的用户ID，记录操作用户
ACTION	VARCHAR(50)	用户在基于AI的新闻推荐系统执行的操作描述
ACTION_TIME	TIMESTAMP	操作时间，记录用户在基于AI的新闻推荐系统执行动作的具体时间
DETAILS	TEXT	操作详情，描述基于AI的新闻推荐系统中具体发生了什么变化

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于AI的新闻推荐系统后台的管理员身份标识
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的管理员密码，用于基于AI的新闻推荐系统后台登录
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员在基于AI的新闻推荐系统的添加时间

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_KEY	VARCHAR(50)	信息键，唯一标识基于AI的新闻推荐系统中的关键配置项
INFO_VALUE	TEXT	信息值，存储基于AI的新闻推荐系统的核心配置信息或状态数据
DESCRIPTION	VARCHAR(200)	对该核心信息的描述，解释在基于AI的新闻推荐系统中的作用和意义
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后更新时间，记录基于AI的新闻推荐系统配置信息的修改时间

基于AI的新闻推荐系统系统类图

基于AI的新闻推荐系统前后台

基于AI的新闻推荐系统前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的新闻推荐系统后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的新闻推荐系统测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的新闻推荐系统测试用例

基于AI的新闻推荐系统测试用例模板

序号	测试项	预期输入	预期输出	实际结果	结果评价
1	用户登录	基于AI的新闻推荐系统用户名，正确密码	登录成功，跳转至主页面	基于AI的新闻推荐系统用户界面	Pass/Fail
2	数据添加	新基于AI的新闻推荐系统数据，完整无误	数据成功添加，反馈确认信息	添加提示	Pass/Fail
3	数据查询	指定基于AI的新闻推荐系统ID	显示相应基于AI的新闻推荐系统详细信息	与输入ID匹配的信息	Pass/Fail

序号	测试项	描述	预期结果	实际结果	结果评价
1	基于AI的新闻推荐系统列表展示	列出所有基于AI的新闻推荐系统，排序正确	清晰，可读性强	显示正常	Pass/Fail
2	基于AI的新闻推荐系统编辑按钮	在基于AI的新闻推荐系统详情页	可见且可点击	可操作性	Pass/Fail
3	错误提示	输入无效数据时	显示相关错误提示	明确，指导性强	Pass/Fail

序号	测试项	测试条件	预期性能指标	实际性能	结果评价
1	并发处理	多用户同时操作基于AI的新闻推荐系统	响应时间 < 2s，无数据冲突	测量响应时间	Pass/Fail
2	数据恢复	模拟系统崩溃后	基于AI的新闻推荐系统数据无丢失	数据完整	Pass/Fail
3	负载测试	高流量访问	系统稳定运行	无崩溃，无明显延迟	Pass/Fail

序号	测试项	预期安全特性	实际表现	结果评价
1	密码保护	加密传输，不可见	密码隐藏	安全传输
2	SQL注入	输入特殊字符	防御机制生效	无异常数据操作
3	权限控制	未授权访问基于AI的新闻推荐系统	弹出权限不足提示	访问限制

请注意，将 基于AI的新闻推荐系统 替换为您具体的项目名称，如“图书”、“员工”或“订单”，以适应您的毕业设计需求。

基于AI的新闻推荐系统部分代码实现

j2ee项目:基于AI的新闻推荐系统源码下载

总结

在本科毕业论文《基于AI的新闻推荐系统的javaweb应用与开发》中，我深入探索了JavaWeb技术在基于AI的新闻推荐系统领域的实践。通过设计与实现基于AI的新闻推荐系统的Web系统，我掌握了Servlet、JSP和MVC模式的核心原理，强化了数据库交互和JSON数据处理能力。此外，项目经验让我理解了敏捷开发流程，增强了问题解决和团队协作技巧。基于AI的新闻推荐系统的开发过程暴露了我在性能优化和安全性上的挑战，促使我深化了对这些关键点的认识。此研究不仅提升了我的专业技能，也为未来在JavaWeb领域的创新奠定了坚实基础。

正文

j2ee项目:基于AI的新闻推荐系统

基于AI的新闻推荐系统系统架构图/系统设计图