本项目为基于springmvc的基于AI的智能推荐引擎设计课程设计。开发语言java,开发环境Idea/Eclipse/Jdk8

在信息化时代背景下，基于AI的智能推荐引擎的开发与应用成为了JavaWeb技术的重要实践。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的智能推荐引擎系统。首先，我们将概述基于AI的智能推荐引擎在当前领域的现状与需求，阐述研究意义。接着，深入研究JavaWeb核心技术，如Servlet、JSP及MVC架构，以此为基础设计基于AI的智能推荐引擎的系统架构。同时，将详述开发过程中的问题与解决方案，重点关注数据交互和安全性。最后，通过实际运行与测试，评估基于AI的智能推荐引擎系统的性能，提出改进策略。此研究不仅提升JavaWeb技能，也为同类项目提供参考。

基于AI的智能推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的智能推荐引擎技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种经典的软件设计模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、维护性和可扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：模型（Model）负责封装应用程序的核心数据结构和业务逻辑，独立于用户界面；视图（View）作为用户交互的界面，展示由模型提供的数据，并允许用户与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页等；控制器（Controller）担当协调者的角色，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，从而实现关注点的分离，有效提升了代码的可维护性。

Vue框架

Vue.js 是一款渐进式的JavaScript框架，专为构建用户界面和单页应用（SPA）而设计。它的特点是能无缝融入既有项目，也可支持全方位的前端开发。核心库专注于视图层，学习曲线平缓，且具备便捷的数据绑定、组件系统和客户端路由功能。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将界面拆分为独立、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。得益于其详尽的文档和活跃的社区，Vue.js对新开发者极其友好，能够快速上手并发挥效能。

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程序的开发，也广泛应用于创建web应用程序。Java的核心优势在于其后端处理能力，为各种程序提供强大的支持。在Java中，变量是数据存储的基础，它们管理和操作内存，这种机制在一定程度上增强了Java程序的安全性，使其对病毒具有一定的免疫力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备动态执行的能力，其类库不仅包含基础类，还允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能。通过封装可复用的功能模块，开发者能够高效地在不同项目中进行代码共享，只需简单引用并调用相应方法，即可实现功能集成，显著提高了开发效率和代码的可维护性。

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、高效能以及开源的本质，这使得MySQL在众多如Oracle、DB2等大型数据库中脱颖而出。对于实际的毕业设计场景，尤其是模拟真实的租赁环境，MySQL凭借其低成本和开源代码的特性，成为理想的数据库选择。这些关键因素构成了选择MySQL作为数据库系统的主要理由。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于Client/Server（客户机/服务器）架构的一种设计模式。这种架构的核心在于，用户通过网络浏览器即可与服务器进行交互，实现应用功能。在当前信息化时代，B/S架构仍广泛应用，主要归因于其独特优势。首先，从开发角度来看，B/S架构极大地简化了程序的开发流程。其次，对于终端用户而言，无需配置高性能设备，仅需具备基本的网络浏览器即可使用，降低了硬件成本，尤其在大规模用户群体中，这一优势尤为显著。此外，由于数据存储在服务器端，安全性能得以保障，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。在用户体验上，B/S架构顺应了用户惯常的网页浏览习惯，避免了安装额外软件可能带来的不便和用户的抵触情绪。综上所述，选择B/S架构作为设计基础，充分满足了本毕业设计的实际需求。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初学者与经验丰富的Spring框架开发者设计的框架，其学习曲线平缓，丰富的学习资源无论在英文还是中文环境中都易于获取。它支持各类Spring项目，实现无缝集成，同时内嵌了Servlet容器，使得无需构建WAR文件即可直接运行代码。此外，Spring Boot还集成了应用程序监控功能，允许开发者在运行时实时监控项目状态，高效定位并解决问题，从而提高开发效率和软件质量。

基于AI的智能推荐引擎项目-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的智能推荐引擎数据库表设计

基于AI的智能推荐引擎管理系统数据库表格模板

1. AI_USER 表

字段名	数据类型	注释
ID	INT	主键，用户唯一标识
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于AI的智能推荐引擎系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR(255)	密码，加密存储，用于基于AI的智能推荐引擎系统身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，基于AI的智能推荐引擎系统的联系方式
CREATE_TIME	TIMESTAMP	用户创建时间，记录基于AI的智能推荐引擎账户的创建日期和时间
LAST_LOGIN	TIMESTAMP	最后登录时间，记录用户最近一次登录基于AI的智能推荐引擎的时间

2. AI_LOG 表

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	主键，日志唯一标识
USER_ID	INT	外键，关联AI_USER表，记录操作用户
ACTION	VARCHAR(50)	操作描述，记录在基于AI的智能推荐引擎系统中的具体行为
DESCRIPTION	TEXT	操作详情，详细说明在基于AI的智能推荐引擎系统执行的操作内容
TIMESTAMP	TIMESTAMP	操作时间，记录在基于AI的智能推荐引擎系统执行该操作的时间

3. AI_ADMIN 表

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	主键，管理员唯一标识
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，基于AI的智能推荐引擎系统后台管理身份
PASSWORD	VARCHAR(255)	密码，加密存储，用于基于AI的智能推荐引擎系统后台管理身份验证
PRIVILEGE	INT	权限等级，定义在基于AI的智能推荐引擎系统中的不同管理权限
CREATE_TIME	TIMESTAMP	管理员创建时间，记录加入基于AI的智能推荐引擎系统的时间

4. AI_INFO 表

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	主键，核心信息唯一标识
KEY	VARCHAR(50)	关键字，标识基于AI的智能推荐引擎系统的核心信息类别
VALUE	TEXT	值，对应关键字的具体信息，用于存储基于AI的智能推荐引擎系统的配置或状态
UPDATE_TIME	TIMESTAMP	更新时间，记录基于AI的智能推荐引擎系统信息最近修改的时间

基于AI的智能推荐引擎系统类图

基于AI的智能推荐引擎前后台

基于AI的智能推荐引擎前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的智能推荐引擎后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的智能推荐引擎测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的智能推荐引擎测试用例

基于AI的智能推荐引擎管理系统测试用例模板

确保基于AI的智能推荐引擎管理系统的核心功能正常运行，提供稳定、安全的服务。

操作系统: Windows/Linux/Mac OS
浏览器: Chrome/Firefox/Safari
Java版本: 1.8/11
Web服务器: Tomcat/Apache

3.1 功能测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结论
1	用户注册	新用户成功创建基于AI的智能推荐引擎账户	用户名、密码验证通过，账户创建成功	Pass/Fail
2	登录验证	已注册用户顺利登录	输入正确的凭证后，用户进入系统界面	Pass/Fail
3	基于AI的智能推荐引擎添加	添加新的基于AI的智能推荐引擎记录	数据保存到数据库，页面反馈成功信息	Pass/Fail

3.2 性能测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结论
1	并发访问	多用户同时操作基于AI的智能推荐引擎	系统响应时间在可接受范围内，无数据冲突	Pass/Fail
2	负载测试	高负荷下系统稳定性	在高负载下，系统保持基本功能正常	Pass/Fail

3.3 安全测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结论
1	SQL注入	阻止恶意SQL输入	系统过滤非法字符，数据安全不受威胁	Pass/Fail
2	用户权限	限制未授权访问基于AI的智能推荐引擎	未登录用户无法查看或修改数据	Pass/Fail

在完成上述测试用例后，对基于AI的智能推荐引擎管理系统的整体性能和安全性进行评估，提出优化建议及后续测试计划。

基于AI的智能推荐引擎部分代码实现

web大作业_基于springmvc的基于AI的智能推荐引擎设计源码下载

总结

在以 "基于AI的智能推荐引擎" 为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入探索了现代Web应用的构建与优化。通过实践，我熟练掌握了Servlet、JSP以及Spring Boot等核心技术，理解了基于AI的智能推荐引擎在企业级项目中的关键角色。此外，我还学会了如何利用MVC模式提升系统的可维护性，并对数据库设计与SQL优化有了更直观的认知。此过程不仅锻炼了我的编程技能，也强化了团队协作和项目管理经验，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/290316.html