本项目为（附源码）基于SSM架构的基于AI的个性化新闻推荐系统设计与实现（附源码）基于SSM架构的基于AI的个性化新闻推荐系统开发 基于AI的个性化新闻推荐系统设计与实现,SSM架构基于SSM架构的基于AI的个性化新闻推荐系统研究与实现(项目源码)。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于毕业设计项目源码
在信息化时代背景下，基于AI的个性化新闻推荐系统的开发成为关注焦点。本论文以\"基于JavaWeb技术的基于AI的个性化新闻推荐系统系统设计与实现\"为主题，旨在探讨如何运用JavaWeb技术构建高效、安全的网络平台。首先，我们将阐述基于AI的个性化新闻推荐系统的重要性及现有问题，接着分析JavaWeb的技术特性，为基于AI的个性化新闻推荐系统的解决方案奠定基础。然后，详细描述系统的设计理念、架构及关键模块的实现，包括数据库设计和前端交互。最后，通过实际运行与测试，论证基于AI的个性化新闻推荐系统系统的可行性和优越性，为同类项目的开发提供参考。此研究不仅提升基于AI的个性化新闻推荐系统的服务质量，也展现了JavaWeb在现代信息系统中的广阔应用前景。
基于AI的个性化新闻推荐系统系统架构图/系统设计图
基于AI的个性化新闻推荐系统技术框架
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，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将程序拆分为三个关键部分，以增强其可管理和扩展性。Model组件专注于应用程序的数据模型和业务逻辑，独立于用户界面，处理数据的存储、获取和计算。View则担当用户界面的角色，直观地展示由Model提供的信息，并允许用户与应用进行交互，形式多样，如GUI、网页或命令行界面。Controller作为协调者，接收用户的指令，调度Model进行数据处理，并指示View更新以响应用户需求，从而实现关注点分离，提升代码的可维护性。
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传统的桌面应用开发，也能涉足Web领域的应用程序。它以其为基础构建的后端系统尤为常见。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是存储和管理数据的关键，直接影响内存操作，从而关联到计算机安全领域。由于Java的这一特性，它能有效抵御针对由Java编写的程序的病毒攻击，提升了软件的安全性和健壮性。 此外，Java的动态执行特性和可扩展性也是其流行的原因。开发者不仅能够利用Java核心库提供的基础类，还能根据需要重写类，实现更丰富的功能。这使得Java具备高度的灵活性，允许程序员封装功能模块，供其他项目复用。只需简单引用并调用相应方法，就能在不同的项目中便捷地集成这些预先开发好的功能组件。
SSM框架
SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java EE领域广泛应用的主流开发框架，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在该体系中，Spring扮演着核心角色，它如同胶水般整合各个组件，管理bean的实例化和生命周期，实现了依赖注入（DI），以提高代码的灵活性和可测试性。SpringMVC作为控制器，介入用户请求，DispatcherServlet调度中心将这些请求精准路由至对应的Controller处理。MyBatis则对传统的JDBC进行了抽象和简化，使得数据库操作更为便捷，通过配置文件与实体类的Mapper接口绑定，将SQL查询与程序逻辑分离，增强了代码的可读性和维护性。
B/S架构
B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它是相对于C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构的一种设计模式。该架构的核心特点是用户通过网络浏览器即可与服务器进行交互，实现业务功能。B/S架构在现代社会广泛应用的原因在于其独特的优势：首先，它极大地简化了开发流程，降低了程序员的工作复杂度；其次，对终端用户的硬件要求低，只需具备基本的网络浏览器功能，无需安装特定的客户端软件，这为用户节省了大量的设备成本，尤其在大规模用户群体中更为显著；再者，由于数据存储在服务器端，信息安全得以有效保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取和使用信息；最后，考虑到用户使用习惯，人们普遍习惯于通过浏览器浏览和获取信息，避免安装额外软件可以提升用户体验，减少用户的抵触感。因此，B/S架构在满足设计需求和用户体验上，展现出了它的实用性和普适性。
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响应时间脱颖而出。尤其对于实际的租赁环境，考虑到成本效益和透明的开发模式，MySQL成为了一个理想的选取，这也是在毕业设计中优先选择它的主要原因。
基于AI的个性化新闻推荐系统项目-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的个性化新闻推荐系统数据库表设计
基于AI的个性化新闻推荐系统 管理系统数据库表格模板
1. gexinghua_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的个性化新闻推荐系统系统的登录名称 |
| PASSWORD | VARCHAR(255) | 密码，加密存储，用于基于AI的个性化新闻推荐系统系统身份验证 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱，基于AI的个性化新闻推荐系统系统的联系方式 | |
| CREATE_TIME | TIMESTAMP | 用户创建时间，记录基于AI的个性化新闻推荐系统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的个性化新闻推荐系统的时间 |
2. gexinghua_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gexinghua_USER表，记录操作用户 |
| ACTION | VARCHAR(50) | 操作描述，记录在基于AI的个性化新闻推荐系统系统中的具体行为 |
| DESCRIPTION | TEXT | 操作详情，详细说明在基于AI的个性化新闻推荐系统系统执行的操作内容 |
| TIMESTAMP | TIMESTAMP | 操作时间，记录在基于AI的个性化新闻推荐系统系统执行该操作的时间 |
3. gexinghua_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的个性化新闻推荐系统系统后台管理身份 |
| PASSWORD | VARCHAR(255) | 密码，加密存储，用于基于AI的个性化新闻推荐系统系统后台管理身份验证 |
| PRIVILEGE | INT | 权限等级，定义在基于AI的个性化新闻推荐系统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的个性化新闻推荐系统系统的时间 |
4. gexinghua_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的个性化新闻推荐系统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的个性化新闻推荐系统系统的配置或状态 |
| UPDATE_TIME | TIMESTAMP | 更新时间，记录基于AI的个性化新闻推荐系统系统信息最近修改的时间 |
基于AI的个性化新闻推荐系统系统类图
基于AI的个性化新闻推荐系统测试用例
基于AI的个性化新闻推荐系统 测试用例模板
本测试用例文档旨在详细描述对
基于AI的个性化新闻推荐系统
（例如：学生信息管理系统）的功能验证，确保其符合预期的Javaweb开发标准和用户需求。
-
确保
基于AI的个性化新闻推荐系统的基础架构稳定且安全 - 验证所有功能模块的正确性
- 检查用户体验和界面交互
- 操作系统: Windows/Linux/Mac OS
- 浏览器: Chrome/Firefox/Safari
- Java版本: JDK 1.8+
- Web服务器: Tomcat 8+
4.1 登录功能
| TC_ID | 功能描述 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC001 | 用户登录 | 正确的用户名和密码应成功登录 | - | - |
4.2 数据管理
| TC_ID | 功能描述 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC002 | 添加基于AI的个性化新闻推荐系统数据 | 新数据应成功保存并显示在列表中 | - | - |
| TC003 | 修改基于AI的个性化新闻推荐系统数据 | 修改后的数据应更新并保存 | - | - |
| TC004 | 删除基于AI的个性化新闻推荐系统数据 | 删除的数据不应再出现在列表中 | - | - |
4.3 查询与搜索
| TC_ID | 功能描述 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC005 | 搜索基于AI的个性化新闻推荐系统 | 搜索关键词应返回匹配的基于AI的个性化新闻推荐系统信息 | - | - |
4.4 安全性
| TC_ID | 功能描述 | 预期结果 | 实际结果 | 结果判定 |
|---|---|---|---|---|
| TC006 | 未授权访问 | 非授权用户无法访问受保护的基于AI的个性化新闻推荐系统资源 | - | - |
根据上述测试用例的结果，评估
基于AI的个性化新闻推荐系统
的整体性能、稳定性和安全性。
基于AI的个性化新闻推荐系统部分代码实现
基于SSM架构实现基于AI的个性化新闻推荐系统(项目源码)源码下载
- 基于SSM架构实现基于AI的个性化新闻推荐系统(项目源码)源代码.zip
- 基于SSM架构实现基于AI的个性化新闻推荐系统(项目源码)源代码.rar
- 基于SSM架构实现基于AI的个性化新闻推荐系统(项目源码)源代码.7z
- 基于SSM架构实现基于AI的个性化新闻推荐系统(项目源码)源代码百度网盘下载.zip
总结
在以 "基于AI的个性化新闻推荐系统" 为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Servlet、JSP和MVC架构的核心原理。通过实践，我掌握了如何利用Spring Boot与MyBatis框架构建高效稳定的Web应用。此外，基于AI的个性化新闻推荐系统 的开发让我体验到数据库优化与Ajax异步通信的重要性。此项目不仅提升了我的编程技能，还锻炼了团队协作和项目管理能力。未来，我将运用这些知识解决更多实际问题，推动基于AI的个性化新闻推荐系统在云计算环境下的进一步优化与创新。
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