javaee项目:基于AI的新闻推荐引擎

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在当今信息化社会，基于AI的新闻推荐引擎 的开发与应用已成为企业提升效率、优化服务的关键。本论文以基于AI的新闻推荐引擎——一个基于JavaWeb技术的创新型系统为例，探讨其设计与实现。基于AI的新闻推荐引擎利用JavaWeb的强大功能，旨在解决现有问题，提供更高效、安全的解决方案。首先，我们将阐述基于AI的新闻推荐引擎的需求分析及系统设计，接着深入讨论JavaWeb核心技术在开发中的应用，如Servlet、JSP和MVC模式。最后，通过详尽的测试验证基于AI的新闻推荐引擎的性能与可靠性。此研究不仅锻炼了我们的实践能力，也为同类项目的开发提供了参考。

基于AI的新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的新闻推荐引擎技术框架

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心理念是利用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架构仍然广泛应用，主要原因是它具备显著的优势。首先，从开发角度，B/S模式极大地简化了程序的开发与维护，因为所有的业务逻辑和数据处理集中在服务器端。其次，对于终端用户，这种架构极大地降低了硬件要求，只需一个能上网的浏览器即可，无需高昂的计算机配置。尤其当用户基数庞大时，这种方式在硬件成本上为用户节省了大量开支。 此外，B/S架构在安全性方面表现出色，因为它将数据存储在中央服务器上，便于管理和保护。用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地访问所需信息和资源，增强了数据的可达性和灵活性。 从用户体验来看，用户已习惯于通过浏览器获取多元化信息，如果需要安装特定软件才能访问服务，可能会引起用户的抵触和不信任。因此，考虑到易用性和接受度，采用B/S架构设计方案能够更好地满足实际需求。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多功能性著称。它不仅支持桌面应用的开发，同时也广泛应用于创建网络应用程序，尤其是作为后端服务的基石。在Java中，变量是核心概念，代表着存储数据的能力，它们在内存中动态操作，这一特性同时带来了对潜在安全威胁的防护。由于Java对内存管理的方式，它能有效抵抗针对Java程序的直接攻击，从而增强了程序的健壮性和安全性。 此外，Java的动态特性使得其具备强大的运行时灵活性。开发者不仅可以利用预定义的类库，还能自定义并重写类，以扩展语言的功能。这种灵活性鼓励了代码的模块化，开发者可以封装常用功能为独立的组件或库，供其他项目复用。只需简单地引入和调用相关方法，就能实现功能的集成，极大地提高了开发效率和代码的可维护性。

Vue框架

Vue.js，作为一个渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。它的设计理念是无缝融入现有项目，也可支持构建全方位的前端解决方案。核心库专注于视图层，强调简洁易学且易于与其他系统整合。Vue.js具备高效的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能，倡导组件化开发模式。通过将界面分解为独立、可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而提升代码的模块化和维护性。其平缓的学习曲线、详尽的文档以及活跃的社区，确保了开发者能迅速掌握并高效开发。

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相较于Oracle和DB2等其他知名数据库，具有体积小巧、运行速度快的优势。尤为关键的是，它在实际的租赁场景中表现出色，满足了低成本和开源的需求，这正是我们在毕业设计中选择MySQL的主要考量因素。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款适宜新手和经验丰富的Spring框架开发者采用的技术，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教学资源遍布全球。它全面支持Spring生态系统，允许无缝迁移已有Spring项目。该框架内嵌了Servlet容器，因此无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot集成了应用程序监控功能，使得开发者能在运行时实时监控项目状态，高效定位并解决问题，从而实现快速故障修复。

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，旨在提升代码的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三大关键部分：Model（模型）负责封装应用程序的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面运行；View（视图）作为用户与应用交互的界面展示，它以各种形式（如GUI、网页或命令行）呈现由模型提供的信息，并响应用户的操作；Controller（控制器）充当协调者，接收用户的输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以反映处理结果，从而有效地解耦了数据处理、用户交互和流程控制。这种分离关注点的策略显著提升了代码的可维护性。

基于AI的新闻推荐引擎项目-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的新闻推荐引擎数据库表设计

基于AI的新闻推荐引擎 管理系统数据库表格模板

1. yinqing_users - 用户表

字段名	数据类型	描述
id	INT	主键，用户ID
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识符
password	VARCHAR(255)	加密后的密码
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的新闻推荐引擎相关通知
created_at	TIMESTAMP	创建时间
updated_at	TIMESTAMP	最后修改时间
active	BOOLEAN	是否激活，基于AI的新闻推荐引擎账户状态

2. yinqing_logs - 操作日志表

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	主键，日志ID
user_id	INT	外键，关联 yinqing_users.id ，操作用户ID
action	VARCHAR(100)	操作描述，例如“登录”，“修改信息”等
details	TEXT	操作详情，JSON格式，记录基于AI的新闻推荐引擎的具体变化
timestamp	TIMESTAMP	操作时间

3. yinqing_admins - 管理员表

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	主键，管理员ID
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，唯一标识符
password	VARCHAR(255)	加密后的密码
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的新闻推荐引擎后台管理沟通
created_at	TIMESTAMP	创建时间
updated_at	TIMESTAMP	最后修改时间

4. yinqing_core_info - 核心信息表

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	主键，核心信息ID
key	VARCHAR(50)	关键字，如“system_name”，“version”等
value	VARCHAR(255)	关键字对应的值，如基于AI的新闻推荐引擎名称或版本号
description	TEXT	关键信息描述，用于基于AI的新闻推荐引擎的配置和展示
last_updated	TIMESTAMP	最后更新时间

以上表格模板适用于基于AI的新闻推荐引擎管理系统的数据库设计，可根据实际需求进行调整和扩展。

基于AI的新闻推荐引擎系统类图

基于AI的新闻推荐引擎前后台

基于AI的新闻推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的新闻推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的新闻推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的新闻推荐引擎测试用例

一、登录模块

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
1	基于AI的新闻推荐引擎 正确用户名和密码	正确用户名	正确密码	成功登录	通过
2	错误用户名	错误用户名	正确密码	登录失败，提示错误信息	通过
3	空白用户名和密码			不允许登录，提示信息	未通过

二、数据查询模块

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
4	基于AI的新闻推荐引擎 查询全部数据	无特定条件	所有基于AI的新闻推荐引擎数据列出	数据完整列出	通过
5	按关键词搜索	关键词“学生”	包含关键词的数据	返回相关数据	通过
6	空白搜索条件		没有返回结果	显示提示信息	通过

三、数据添加模块

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
7	添加新基于AI的新闻推荐引擎数据	完整有效数据	新数据成功添加	数据库中新增记录	通过
8	缺失必要字段	丢失“姓名”字段	添加失败，提示信息	未添加新记录	通过

四、数据修改模块

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
9	修改基于AI的新闻推荐引擎数据	存在的ID，更新信息	数据成功更新	数据库记录更新	通过
10	修改不存在的ID	无效ID	更新失败，提示信息	未修改记录	未通过

五、数据删除模块

序号	测试用例名称	输入数据	预期结果	实际结果	结果判断
11	删除基于AI的新闻推荐引擎数据	存在的ID	数据成功删除	数据从数据库中移除	通过
12	删除不存在的ID	无效ID	删除失败，提示信息	未删除记录	未通过

基于AI的新闻推荐引擎部分代码实现

javaee项目:基于AI的新闻推荐引擎源码下载

• javaee项目:基于AI的新闻推荐引擎源代码.zip
• javaee项目:基于AI的新闻推荐引擎源代码.rar
• javaee项目:基于AI的新闻推荐引擎源代码.7z
• javaee项目:基于AI的新闻推荐引擎源代码百度网盘下载.zip

总结

在我的本科毕业论文《基于AI的新闻推荐引擎: JavaWeb技术在企业级应用中的实践与探索》中，我深入研究了如何利用JavaWeb构建高效、安全的基于AI的新闻推荐引擎系统。通过这次项目，我掌握了Spring Boot、Hibernate和MyBatis等核心框架，并实践了MVC设计模式。同时，我学会了数据库优化、前端交互及安全防护策略，提升了问题解决和团队协作能力。基于AI的新闻推荐引擎的开发过程不仅巩固了我的理论知识，也让我认识到持续学习与适应技术变革的重要性。