本项目为基于Springboot实现基于AI的菜品推荐平台。开发语言java,开发环境Idea/Eclipse/Jdk8

在信息化时代，基于AI的菜品推荐平台的开发与实现成为关注焦点。本论文旨在探讨如何运用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的菜品推荐平台系统。首先，我们将阐述基于AI的菜品推荐平台的重要性及其在当前领域的应用背景，分析现有解决方案的优缺点。接着，详细说明项目的技术选型，包括Java语言、Servlet和JSP在构建动态web应用中的角色。然后，将深入研究基于AI的菜品推荐平台的核心功能模块设计与实现，以及数据库交互策略。最后，通过测试与性能优化，确保基于AI的菜品推荐平台满足实际需求。此研究不仅提升JavaWeb开发技能，也为同类项目的开发提供参考。

基于AI的菜品推荐平台系统架构图/系统设计图

基于AI的菜品推荐平台技术框架

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为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。MySQL以其轻量级、高效能的特质脱颖而出，相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，它具备更小巧的体积和更快的运行速度。尤为关键的是，MySQL适应于真实的租赁环境，同时提供了低廉的运营成本和开源的开发模式，这些都是我们选择它的决定性因素。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款适用于新手和经验丰富的Spring框架开发者的理想框架，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生态系统的项目，允许无缝迁移和整合。该框架内嵌了Servlet容器，使得无需将应用程序打包为WAR文件即可直接运行。此外，Spring Boot集成了应用监控功能，能够在运行时对项目进行实时监控，高效地定位并解决问题，从而促进开发人员及时优化和修复程序异常。

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架构相对，其核心特点是用户通过Web浏览器与服务器交互。尽管当前技术日新月异，B/S架构仍然广泛应用，主要归因于其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便利性，使得程序开发更为高效。其次，对于终端用户而言，无需配备高性能设备，只需具备网络连接和标准浏览器即可访问应用，降低了硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种经济效益尤为显著。此外，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。最后，考虑到用户体验，用户已习惯于浏览器的直观操作，额外安装专用软件可能会引起用户的抵触和不信任。因此，根据上述理由，B/S架构在本毕业设计中被视为适宜的选择。

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，旨在提升代码的组织结构、可维护性和扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型承载着应用程序的数据模型和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据处理和管理。视图是用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户进行操作，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行。控制器作为中介，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，有效解耦了不同组件间的依赖，从而增强了代码的可维护性。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，不仅支持桌面应用程序的开发，还能够构建网络应用程序，尤其是它在后台处理领域的广泛应用。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们作用于内存，而对内存的操作与计算机安全息息相关。这一特性使得基于Java编写的程序对直接针对其的病毒具有一定的抵抗力，从而提升了程序的稳定性和生存性。 Java具备动态执行的特性，其类库不仅包含基础类，还能被扩展和重写，增强了语言的灵活性。因此，开发者可以创建可复用的功能模块，将这些模块封装后，在不同的项目中只需简单引用并调用相应方法，极大地提高了代码的复用性和开发效率。

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面及单页面应用（SPA）。它的设计理念在于能够无缝融入既有项目，既能承担局部功能增强，亦可支撑起整个前端应用的开发。核心库专注于视图层，学习曲线平缓，且具备高效的數據绑定、组件体系以及客户端路由机制。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将界面拆解为独立、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可维护性。得益于其详尽的文档和活跃的社区支持，Vue.js为新手提供了一个友好的入门环境。

基于AI的菜品推荐平台项目-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的菜品推荐平台数据库表设计

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的菜品推荐平台系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的菜品推荐平台系统身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的菜品推荐平台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的菜品推荐平台系统的时间
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME	最后一次登录时间，记录用户最近访问基于AI的菜品推荐平台系统的时间

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的菜品推荐平台系统中的操作描述
ACTION_DATE	DATETIME	操作时间，记录用户在基于AI的菜品推荐平台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的菜品推荐平台系统的审计追踪

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的菜品推荐平台系统的后台管理角色
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的菜品推荐平台系统后台登录
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的菜品推荐平台系统通讯

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的菜品推荐平台系统的产品名称
VERSION	VARCHAR(20)	基于AI的菜品推荐平台系统的版本号
DESCRIPTION	TEXT	基于AI的菜品推荐平台系统简介和功能描述
CREATION_DATE	DATETIME	系统创建日期，记录基于AI的菜品推荐平台开始运行的时间

基于AI的菜品推荐平台系统类图

基于AI的菜品推荐平台前后台

基于AI的菜品推荐平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的菜品推荐平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的菜品推荐平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的菜品推荐平台测试用例

基于AI的菜品推荐平台管理系统测试用例模板

确保基于AI的菜品推荐平台管理系统符合功能需求，具有稳定性和可靠性。

操作系统: Windows 10 / macOS / Linux
浏览器: Chrome 80+ / Firefox 78+ / Safari 13+
Java版本: JDK 1.8+
Web服务器: Tomcat 9+

序号	测试编号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
1	TCF001	基于AI的菜品推荐平台登录	用户名，密码	登录成功，进入主界面	-	-
2	TCF002	添加基于AI的菜品推荐平台	基于AI的菜品推荐平台信息	基于AI的菜品推荐平台成功添加，显示在列表中	-	-
3	TCF003	编辑基于AI的菜品推荐平台	修改后的基于AI的菜品推荐平台信息	基于AI的菜品推荐平台信息更新，列表显示更新后信息	-	-
4	TCF004	删除基于AI的菜品推荐平台	基于AI的菜品推荐平台ID	基于AI的菜品推荐平台从列表中移除，数据库无该记录	-	-

序号	测试编号	测试场景	预期指标	结果
1	TPF001	大量并发访问	无明显延迟，响应时间<2s	-
2	TPF002	数据库高负载	读写速度稳定，错误率<0.1%	-

测试编号	浏览器/操作系统	结果判定
TGC001	Chrome on Windows 10	-
TGC002	Firefox on macOS	-
TGC003	Safari on iOS	-
TGC004	Android Browser	-

序号	测试编号	安全场景	预期结果	实际结果	结果判定
1	TSA001	SQL注入攻击	防御有效，无数据泄露	-	-

以上测试用例旨在全面评估基于AI的菜品推荐平台管理系统的功能、性能、兼容性和安全性。实际测试时，请根据实际情况填写“实际结果”和“结果判定”列。

基于AI的菜品推荐平台部分代码实现

基于Springboot实现基于AI的菜品推荐平台(项目源码+数据库+源代码讲解)源码下载

总结

在以"基于AI的菜品推荐平台"为核心的JavaWeb开发项目中，我深入理解了Web应用的生命周期与MVC架构模式。通过实践，我熟练掌握了Servlet、JSP以及Spring Boot等核心技术，实现了基于AI的菜品推荐平台的高效数据交互和用户友好界面。此过程中，我体验到版本控制工具如Git的重要，以及问题调试与性能优化的技巧。此外，团队协作和敏捷开发理念也在基于AI的菜品推荐平台的开发流程中得到充分体现，提升了我的项目管理能力。这次经历不仅巩固了我的编程技能，更教会了我如何将理论知识转化为实际解决方案。

本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码客栈，原文地址：https://m.bishedaima.com/yuanma/276622.html