SpringMVC+Mybatis+Mysql实现的基于AI的菜品推荐引擎代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为java项目:基于AI的菜品推荐引擎。开发语言java,开发环境Idea/Eclipse/Jdk8

在当今数字化时代，基于AI的菜品推荐引擎作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现显得尤为重要。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的菜品推荐引擎系统。首先，我们将介绍基于AI的菜品推荐引擎的背景和意义，阐述其在当前互联网环境中的定位。接着，详述系统的需求分析，包括功能模块和用户需求。然后，我们将深入研究技术选型，如Spring Boot、Hibernate和Ajax等在基于AI的菜品推荐引擎开发中的应用。最后，通过实际开发与测试，展示基于AI的菜品推荐引擎的性能优化及问题解决策略，以期为JavaWeb领域的实践提供有价值的参考。

基于AI的菜品推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的菜品推荐引擎技术框架

MySQL数据库

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统（RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。它的核心优势包括轻量级架构、高效性能以及对实时租赁场景的良好适应性。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧的体积、快速的响应时间和开源、低成本的优势脱颖而出。这些关键因素恰好满足了本次毕业设计对于数据库系统的需求，因而成为首选。

SSM框架

在当前Java企业级开发领域，SSM架构（Spring、SpringMVC和MyBatis）扮演着核心角色，尤其适用于构建复杂且规模庞大的应用系统。该框架组合中，Spring担当着全局协调者的角色，它管理着应用对象（bean）的创建与生命周期，实现了依赖注入（DI），以提升系统的灵活性和可测试性。SpringMVC作为 MVC 设计模式的实现，介入HTTP请求处理，DispatcherServlet 负责调度，确保请求能准确路由至对应的Controller执行业务逻辑。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，通过配置文件与实体类的Mapper接口绑定，直接将SQL查询与结果映射，降低了数据访问层的复杂度。

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，旨在优化代码结构，提升可维护性和扩展性。该模式将程序划分为三大关键部分：Model（模型）专注于管理应用程序的核心数据和业务逻辑，独立于用户界面；View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的信息，并支持用户操作；Controller（控制器）充当协调者，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。这种分离关注点的策略增强了代码的组织性和可维护性。

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）架构相对应。该架构的核心特点是用户通过一个标准的网络浏览器来与服务器进行交互。在现代社会，B/S架构广泛存在，主要原因是其独特的优势。首先，它极大地简化了软件开发流程，因为大部分处理和显示逻辑集中在服务器端。其次，对用户端设备的要求极低，只需具备基本的网络浏览功能，这显著降低了用户的硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为明显。此外，B/S架构在数据安全方面具有一定的保证，所有信息存储在服务器上，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能安全地访问所需信息。在用户体验方面，用户已习惯于使用浏览器获取各类信息，避免了安装额外软件带来的不便和可能产生的抵触情绪。因此，从便捷性、经济性和用户接受度的角度来看，选择B/S架构作为设计基础是符合实际需求和现代趋势的。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，其独特之处在于既能支持桌面应用的开发，也能构建Web应用程序，尤其在后台服务处理领域占据重要地位。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们负责管理内存，这一特性间接增强了程序的安全性，因为Java能够抵御针对其编译程序的直接病毒攻击，从而提升了程序的健壮性。此外，Java具备动态执行的特性，允许开发者对预定义的类进行扩展和重写，极大地丰富了语言的功能性。通过封装可复用的功能模块，开发者可以在不同的项目中便捷地导入并调用，提高了代码的复用性和效率。

基于AI的菜品推荐引擎项目-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的菜品推荐引擎数据库表设计

基于AI的菜品推荐引擎用户表 (caipin_users)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	用户唯一标识符，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL		用户名，用于登录基于AI的菜品推荐引擎系统
password	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的密码，用于验证用户身份
email	VARCHAR	100			用户的电子邮件地址，可用于找回密码或通知
phone	VARCHAR	20			用户的联系电话，用于紧急联系
create_time	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	用户创建时间
update_time	TIMESTAMP		ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP		用户信息最后更新时间

基于AI的菜品推荐引擎日志表 (caipin_logs)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
log_id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	日志唯一标识符，主键
user_id	INT	11	NOT NULL		关联的用户ID，外键引用 caipin_users.id
action	VARCHAR	100	NOT NULL		用户执行的操作描述，如“登录”、“修改信息”等
description	TEXT				操作详情，对动作的详细解释
log_time	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	日志记录时间

基于AI的菜品推荐引擎管理员表 (caipin_admins)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
admin_id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	管理员唯一标识符，主键
username	VARCHAR	50	NOT NULL		管理员用户名，用于登录基于AI的菜品推荐引擎管理后台
password	VARCHAR	255	NOT NULL		加密后的密码，用于验证管理员身份
email	VARCHAR	100			管理员的电子邮件地址，用于接收系统通知
create_time	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	管理员账户创建时间
update_time	TIMESTAMP		ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP		管理员信息最后更新时间

基于AI的菜品推荐引擎核心信息表 (caipin_core_info)

字段名	数据类型	长度	是否可为空	默认值	注释
info_id	INT	11	NOT NULL	AUTO_INCREMENT	核心信息唯一标识符，主键
key	VARCHAR	50	NOT NULL		信息键，如“system_name”、“version”等
value	TEXT		NOT NULL		对应的信息值
create_time	TIMESTAMP		NOT NULL	CURRENT_TIMESTAMP	信息创建时间

基于AI的菜品推荐引擎系统类图

基于AI的菜品推荐引擎前后台

基于AI的菜品推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的菜品推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的菜品推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的菜品推荐引擎测试用例

序号	测试用例名称	输入数据	预期输出	实际输出	结果
1	基于AI的菜品推荐引擎登录功能	正确用户名、密码	登录成功提示	基于AI的菜品推荐引擎登录页面	PASS
2	错误登录尝试	错误用户名或密码	登录失败提示	基于AI的菜品推荐引擎登录错误信息	PASS/FAIL
3	新用户注册	合法用户信息	注册成功提示	新用户出现在基于AI的菜品推荐引擎用户列表	PASS
4	注册重复用户	已存在用户名	注册失败提示	基于AI的菜品推荐引擎显示用户名已占用	FAIL
5	数据查询	指定ID或关键词	相关信息列表	基于AI的菜品推荐引擎展示查询结果	PASS
6	无效数据查询	非法ID或不存在关键词	无结果提示	基于AI的菜品推荐引擎显示无匹配信息	PASS
7	信息添加	新增数据	添加成功提示	新数据在基于AI的菜品推荐引擎中可见	PASS
8	空数据添加	缺失必要字段	添加失败提示	基于AI的菜品推荐引擎提示必填项缺失	FAIL
9	信息修改	修改数据及新值	修改成功提示	基于AI的菜品推荐引擎更新后的数据显示	PASS
10	无效数据修改	非法数据或超出范围	修改失败提示	基于AI的菜品推荐引擎显示修改错误	FAIL

基于AI的菜品推荐引擎部分代码实现

SpringMVC+Mybatis+Mysql实现的基于AI的菜品推荐引擎代码(项目源码+数据库+源代码讲解)源码下载

总结

在以"基于AI的菜品推荐引擎"为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Servlet、JSP与MVC架构的核心原理，熟练掌握了Spring Boot和Hibernate框架的集成应用。通过基于AI的菜品推荐引擎的实现，我体验到了数据库设计与优化的实际操作，尤其是SQL查询的性能调优。此外，项目中遇到的问题让我认识到版本控制（如Git）和团队协作的重要性。本次设计锻炼了我的问题解决能力，深化了我对Web开发全流程的认知，为未来职场奠定了坚实基础。

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/285885.html