B/S架构实现的基于AI的智能推荐购物应用开发与实现

本项目为B/S架构实现的基于AI的智能推荐购物应用研究与开发(项目源码+数据库+源代码讲解)。开发语言java,开发环境Idea/Eclipse/Jdk8

在当今信息化社会，基于AI的智能推荐购物应用的开发与应用成为企业数字化转型的关键。本论文以基于AI的智能推荐购物应用——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的智能推荐购物应用旨在利用JavaWeb的强大功能，解决现有业务中的痛点，提供高效、安全的解决方案。首先，我们将介绍基于AI的智能推荐购物应用的背景及研究意义，阐述JavaWeb在其中的技术优势。其次，详述系统的需求分析、架构设计以及主要功能模块的实现。最后，通过实际测试与性能评估，展示基于AI的智能推荐购物应用的优越性能，证明其在同类产品中的竞争力。此研究不仅加深了对JavaWeb技术的理解，也为同类项目的开发提供了参考。

基于AI的智能推荐购物应用系统架构图/系统设计图

基于AI的智能推荐购物应用技术框架

JSP技术

JavaServer Pages（JSP）是一种用于创建动态Web内容的Java技术，它允许开发人员在HTML文档中集成Java脚本。在服务器端运行时，JSP会将这些Java元素转化为HTML，并将结果发送至用户浏览器。这种技术极大地简化了构建具备交互功能的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet技术起到了关键支撑作用。实质上，每一个JSP页面在执行时都会被翻译成一个Servlet实例。Servlet遵循标准的协议，负责处理HTTP请求并生成相应的响应。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心特征在于通过Web浏览器来访问和交互服务器上的应用程序。这一架构模式在当今信息化社会中广泛应用，主要归因于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，开发者能够更高效地进行编程工作。其次，从用户角度出发，只需具备基本的网络浏览器环境，无需高性能的个人计算机，即可轻松访问应用，这显著降低了用户的硬件成本，尤其在大规模用户群体中，节省了大量的设备投入。此外，由于数据集中存储在服务器端，信息安全得到了更好的保障，用户无论身处何处，只要有互联网连接，都能即时获取所需信息和资源。在用户体验层面，浏览器已成为人们获取信息的主要工具，避免安装额外软件可以减少用户的学习成本和抵触感，增强用户的接受度和信任度。因此，根据上述分析，采用B/S架构设计方案是符合实际需求的选择。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。它的核心优势在于轻量级架构、高效性能以及开源的本质。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧的体积和快速的运行速度脱颖而出。尤其对于实际的租赁环境，MySQL不仅满足功能需求，更以其低成本和开放源代码的特性成为首选，这正是在毕业设计中选用它的主要考量因素。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在优化代码组织、提升可维护性和可扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型承载了应用的数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理。视图则构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的信息，并允许用户发起交互。控制器作为中介，接收用户输入，协调模型和视图以响应用户请求，确保各组件间关注点的分离，从而增强代码的可维护性。

Java语言

Java编程语言是当代广泛采用的编程语言之一，其应用范围涵盖了桌面应用和Web应用。尤为显著的是，Java常被用于构建后端系统，以支持各种应用程序的运行。在Java中，变量是数据存储的关键概念，它们在内存中占据位置，同时与计算机安全紧密相关。由于Java对内存操作的控制机制，它具备了一定的抵御针对Java程序的直接攻击能力，从而增强了由Java编写的程序的健壮性和安全性。此外，Java的动态特性使得它具备强大的运行时灵活性。开发者不仅能够利用Java核心库提供的基础类，还能够自定义和重写类，极大地扩展了语言的功能。这种特性鼓励了代码的模块化，程序员可以封装常用功能为独立的组件，当其他项目需要时，只需简单引入并调用相应方法，提高了代码的复用性和效率。

基于AI的智能推荐购物应用项目-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的智能推荐购物应用数据库表设计

AI_USER 表

字段名	数据类型	注释
id	INT	用户ID，主键，自增长
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识符，基于AI的智能推荐购物应用系统中的登录名
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的智能推荐购物应用系统登录验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于AI的智能推荐购物应用系统中的通知和验证
phone	VARCHAR(20)	用户电话，紧急联系信息
create_time	DATETIME	用户创建时间，记录基于AI的智能推荐购物应用系统中的注册时间

AI_LOG 表

字段名	数据类型	注释
log_id	INT	日志ID，主键，自增长
user_id	INT	关联AI_USER表的用户ID，记录操作用户
operation	VARCHAR(100)	操作描述，记录在基于AI的智能推荐购物应用系统中的具体行为
detail	TEXT	操作详情，详细说明基于AI的智能推荐购物应用系统中执行的操作内容
create_time	DATETIME	日志创建时间，记录操作发生的时间点

AI_ADMIN 表

字段名	数据类型	注释
admin_id	INT	管理员ID，主键，自增长
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于AI的智能推荐购物应用系统后台的唯一标识符
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于基于AI的智能推荐购物应用系统后台登录验证
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于AI的智能推荐购物应用系统中的通知和验证
permissions	TEXT	权限列表，JSON格式，存储基于AI的智能推荐购物应用系统中管理员的权限信息

AI_INFO 表

字段名	数据类型	注释
info_id	INT	核心信息ID，主键，自增长
key	VARCHAR(50)	关键字，标识基于AI的智能推荐购物应用系统中的特定信息类别
value	TEXT	关联值，储存基于AI的智能推荐购物应用系统核心配置或动态信息
description	VARCHAR(200)	信息描述，简述该条目在基于AI的智能推荐购物应用系统中的作用和意义

基于AI的智能推荐购物应用系统类图

基于AI的智能推荐购物应用前后台

基于AI的智能推荐购物应用前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能推荐购物应用后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能推荐购物应用测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能推荐购物应用测试用例

1. 登录功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
1.1	正确用户名和密码	基于AI的智能推荐购物应用管理员账号	成功登录界面	基于AI的智能推荐购物应用管理员界面	通过
1.2	错误用户名	随机错误用户名	错误提示信息	显示“用户名不存在”	通过
1.3	空白密码	正确用户名, 空密码	错误提示信息	显示“密码不能为空”	通过

2. 数据添加功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
2.1	合法基于AI的智能推荐购物应用数据	新基于AI的智能推荐购物应用信息	数据成功添加	基于AI的智能推荐购物应用列表显示新记录	通过
2.2	缺失必要字段	部分字段为空	错误提示信息	显示“所有字段都必须填写”	通过
2.3	重复基于AI的智能推荐购物应用数据	已存在基于AI的智能推荐购物应用信息	错误提示信息	显示“该基于AI的智能推荐购物应用已存在”	通过

3. 数据查询功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
3.1	存在的基于AI的智能推荐购物应用ID	正确基于AI的智能推荐购物应用ID	查找到对应基于AI的智能推荐购物应用信息	显示匹配的基于AI的智能推荐购物应用详情	通过
3.2	不存在的基于AI的智能推荐购物应用ID	随机错误ID	无结果返回	显示“未找到该基于AI的智能推荐购物应用”	通过
3.3	空查询条件	不输入任何条件	显示所有基于AI的智能推荐购物应用	列出所有基于AI的智能推荐购物应用记录	通过

4. 数据修改功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
4.1	修改合法基于AI的智能推荐购物应用信息	需要修改的基于AI的智能推荐购物应用ID及新信息	数据成功更新	基于AI的智能推荐购物应用列表显示更新后的信息	通过
4.2	修改不存在基于AI的智能推荐购物应用ID	错误基于AI的智能推荐购物应用ID	错误提示信息	显示“找不到要修改的基于AI的智能推荐购物应用”	通过

5. 数据删除功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
5.1	删除存在的基于AI的智能推荐购物应用	正确基于AI的智能推荐购物应用ID	基于AI的智能推荐购物应用成功删除	基于AI的智能推荐购物应用列表不再显示该记录	通过
5.2	删除不存在基于AI的智能推荐购物应用ID	错误基于AI的智能推荐购物应用ID	错误提示信息	显示“无法删除不存在的基于AI的智能推荐购物应用”	通过

基于AI的智能推荐购物应用部分代码实现

B/S架构实现的基于AI的智能推荐购物应用开发与实现源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于AI的智能推荐购物应用：一款基于Javaweb的创新应用》中，我深入研究了Javaweb技术在开发基于AI的智能推荐购物应用时的关键作用。通过这个项目，我掌握了Servlet、JSP、Spring Boot等核心技术，理解了MVC架构模式在实际开发中的应用。我不仅锻炼了编程能力，还学会了如何进行需求分析和系统设计。基于AI的智能推荐购物应用的开发过程让我深刻体验到团队协作的重要性，以及持续集成与测试在保证软件质量中的角色。此次实践为我未来的职业生涯打下了坚实的基础，也让我认识到不断学习新技术以适应快速变化的IT环境的必要性。

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/289768.html