（附源码）B/S架构的电商商品智能推荐系统项目代码

本项目为电商商品智能推荐系统大作业,B/S架构基于B/S架构的电商商品智能推荐系统开发（附源码）基于B/S架构实现电商商品智能推荐系统基于B/S架构的电商商品智能推荐系统开发课程设计。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于毕业设计项目源码

在信息化飞速发展的时代，电商商品智能推荐系统作为JavaWeb技术的创新应用，已逐渐成为行业焦点。本论文旨在探讨并实现电商商品智能推荐系统的设计与开发，以提升web服务的效率和用户体验。首先，我们将阐述电商商品智能推荐系统的概念及其在现代互联网环境中的重要性，分析现有解决方案的优缺点。接着，详细描述采用JavaWeb技术构建电商商品智能推荐系统的系统架构和关键技术，包括Servlet、JSP以及数据库交互。然后，通过实例展示电商商品智能推荐系统的实现过程，强调其核心功能模块的开发与优化。最后，对项目进行测试评估，讨论可能遇到的问题及改进策略，为电商商品智能推荐系统的未来发展方向提供参考。此研究旨在为JavaWeb领域的实践与研究提供新的视角，推动技术进步。

电商商品智能推荐系统系统架构图/系统设计图

电商商品智能推荐系统技术框架

B/S架构

在计算机系统设计中，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构（Client/Server，客户端/服务器模式）相对应。这种架构的核心特征在于用户通过Web浏览器来与远程服务器进行交互。B/S架构在现代社会持续盛行的原因主要在于其独特的优点。首先，从开发角度，B/S模式提供了便利性，因为开发者只需关注服务器端的编程，降低了客户端的复杂性。其次，对于终端用户而言，无需拥有高性能的计算机，只要有网络连接和标准浏览器即可使用应用，这极大地降低了硬件成本，尤其在大规模用户群体中更为经济。此外，由于数据存储在服务器端，安全性和数据一致性得到保障，用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能即时访问所需信息，增强了系统的可访问性。最后，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于使用熟悉的浏览器界面，而不是安装特定的客户端软件，这有助于提升用户体验和信任度。因此，B/S架构在满足设计需求方面展现出其不可替代的优势。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。作为轻量级数据库，MySQL以其小巧精干、运行速度快而著称，尤其适合于实际的租赁环境应用。相较于Oracle和DB2等其他知名数据库，MySQL具备显著的成本效益优势，同时，其开放源码的特性也极大地促进了它的普及。因此，在考虑毕业设计的实际需求时，MySQL成为了首选的数据库解决方案。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台的特性备受青睐。它不仅支持桌面应用的开发，还能创建网页应用程序。Java的核心在于其变量系统，它是对数据存储方式的一种抽象，通过变量与内存交互，从而涉及到了计算机安全性。正因为如此，Java具备了一定的防护能力，能抵御针对由Java编写的程序的直接攻击，增强了软件的健壮性。 Java还以其动态执行能力著称，它的类库不仅限于预定义的基本类，允许开发者进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能性。此外，Java鼓励代码复用，开发者可以构建可封装的功能模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引用并调用相应方法，大大提升了开发效率和代码质量。

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文档中嵌入Java脚本。在服务器端运行时，JSP会将这些Java代码翻译成HTML，并将结果发送至用户浏览器。这项技术旨在简化构建具有丰富交互性的Web应用的过程。在JSP的背后，Servlet扮演着基础架构的角色。本质上，每一个JSP页面在执行时都会被转化并编译为一个Servlet实例。Servlet是按照标准处理HTTP请求和生成响应的一种方法，为JSP提供了强大的支持。

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，以增强其可维护性、可扩展性和模块化。模型（Model）承载了应用的核心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（View）作为用户交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行。控制器（Controller）充当协调者，接收用户的输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而有效地解耦了各个组件，提升了代码的可维护性。

电商商品智能推荐系统项目-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

电商商品智能推荐系统数据库表设计

电商商品智能推荐系统管理系统数据库设计

1. 用户表 (zhineng_users)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
id	INT		NOT NULL	主键，用户ID
username	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，唯一标识符
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码
email	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱，用于登录验证
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	创建时间
updated_at	TIMESTAMP		NOT NULL	最后修改时间
电商商品智能推荐系统_id	INT			与电商商品智能推荐系统相关的唯一标识，如项目ID或客户ID（根据实际需求）

2. 日志表 (zhineng_logs)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
id	INT		NOT NULL	主键，日志ID
user_id	INT		NOT NULL	操作用户ID
action	VARCHAR	100	NOT NULL	操作类型（如登录、修改信息等）
details	TEXT		NOT NULL	操作详情，描述发生了什么
timestamp	TIMESTAMP		NOT NULL	操作时间
电商商品智能推荐系统_id	INT			与电商商品智能推荐系统相关的操作对象ID（如项目ID或资源ID）

3. 管理员表 (zhineng_admins)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
id	INT		NOT NULL	主键，管理员ID
username	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名，唯一
password	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码
email	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱，用于登录验证
role	ENUM		NOT NULL	角色（如超级管理员、普通管理员等）
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	创建时间
updated_at	TIMESTAMP		NOT NULL	最后修改时间

4. 核心信息表 (zhineng_core_info)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
id	INT		NOT NULL	主键，核心信息ID
key	VARCHAR	50	NOT NULL	关键字，如"system_name"，"version"等
value	VARCHAR	255	NOT NULL	关键字对应的值，如电商商品智能推荐系统的名称或版本号
description	TEXT			关键信息的详细描述
created_at	TIMESTAMP		NOT NULL	创建时间
updated_at	TIMESTAMP		NOT NULL	最后修改时间

电商商品智能推荐系统系统类图

电商商品智能推荐系统测试用例

一、功能测试用例

序号	功能描述	输入数据	预期结果	实际结果	测试状态
1	登录系统	正确用户名和密码	成功登录，跳转至主页面	电商商品智能推荐系统	${pass/fail}
2	注册新用户	合法用户信息	新用户信息保存成功，显示注册成功提示	电商商品智能推荐系统	${pass/fail}
3	搜索电商商品智能推荐系统	关键字“电商商品智能推荐系统”	显示匹配的电商商品智能推荐系统列表	电商商品智能推荐系统列表	${pass/fail}

二、性能测试用例

序号	测试点	预期负载	响应时间	CPU使用率	内存占用	测试状态
1	并发请求	100个用户同时搜索电商商品智能推荐系统	≤2秒	≤80%	≤500MB	${pass/fail}
2	数据库压力	插入1000条电商商品智能推荐系统数据	数据保存成功，无延迟	-	-	${pass/fail}

三、安全性测试用例

序号	测试内容	输入数据	预期结果	实际结果	测试状态
1	SQL注入	特殊字符注入尝试	系统应拒绝非法输入，无数据库异常	无异常	${pass/fail}
2	用户权限验证	未登录用户访问电商商品智能推荐系统编辑页面	重定向至登录页面	重定向情况	${pass/fail}

四、兼容性测试用例

序号	测试环境	预期表现	实际表现	测试状态
1	Chrome浏览器	电商商品智能推荐系统功能正常运行	电商商品智能推荐系统	${pass/fail}
2	Firefox浏览器	电商商品智能推荐系统功能正常运行	电商商品智能推荐系统	${pass/fail}
3	Android设备	电商商品智能推荐系统界面适配，功能正常	电商商品智能推荐系统	${pass/fail}

电商商品智能推荐系统部分代码实现

（附源码）B/S架构的电商商品智能推荐系统项目代码源码下载

总结

在以 "电商商品智能推荐系统" 为主题的JavaWeb开发毕业设计中，我深入理解了Servlet、JSP以及MVC架构的核心原理。通过实践，我熟练掌握了Spring Boot与MyBatis框架，有效地实现了电商商品智能推荐系统的后端逻辑。同时，运用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，增强了电商商品智能推荐系统的交互体验。此次项目让我认识到版本控制工具如Git的重要性，以及数据库优化对系统性能的影响。未来，我将持续探索JavaWeb技术，以提升电商商品智能推荐系统的稳定性和效率。

正文

（附源码）B/S架构的电商商品智能推荐系统项目代码

电商商品智能推荐系统系统架构图/系统设计图