（附源码）基于MVC构架的基于深度学习的个性化推荐引擎设计与实现

本项目为基于MVC构架的基于深度学习的个性化推荐引擎实现课程设计基于MVC构架的基于深度学习的个性化推荐引擎开发课程设计基于MVC构架的基于深度学习的个性化推荐引擎研究与实现(项目源码)基于MVC构架实现基于深度学习的个性化推荐引擎。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，基于深度学习的个性化推荐引擎作为JavaWeb技术的创新应用，日益凸显其重要性。本论文旨在探讨和实现一个基于JavaWeb的基于深度学习的个性化推荐引擎系统，旨在提升效率，优化用户体验。首先，我们将阐述基于深度学习的个性化推荐引擎的现状与市场需求，分析其技术选型的合理性。其次，详细设计与实现基于深度学习的个性化推荐引擎的架构，包括前端界面与后端服务。接着，通过实际案例展示基于深度学习的个性化推荐引擎的功能与性能，验证其可行性。最后，对项目进行总结与展望，讨论基于深度学习的个性化推荐引擎未来的发展趋势及可能面临的挑战。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。

基于深度学习的个性化推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于深度学习的个性化推荐引擎技术框架

JSP技术

JSP（JavaServer Pages）是一种用于创建动态Web内容的技术，它将Java编程语言集成到HTML文档中，以实现服务器端的数据处理和逻辑控制。在运行时，JSP页面会被服务器转换为Servlet——一种Java编写的服务器端程序，进而执行并产生相应的HTML输出，这些输出随后发送到客户端浏览器展示。这种设计模式极大地简化了开发具有复杂交互功能的Web应用的过程。值得注意的是，尽管用户不直接与Servlet交互，但它们构成了JSP技术的基础，确保了对HTTP请求的有效管理和响应生成的标准化。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种广泛采用的软件设计模式，旨在提升应用程序的结构清晰度、可维护性和扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分，确保不同功能领域的独立性。Model（模型）专注于数据处理和业务逻辑，包含应用程序的核心数据结构，负责数据的存储、获取和操作，而不涉及任何用户界面的实现细节。View（视图）担当用户界面的角色，以多种形态（如GUI、网页或文本界面）展示由模型提供的数据，并且允许用户与应用进行互动。Controller（控制器）作为中枢，接收并处理用户的输入，协调模型和视图以响应用户请求，它从模型获取数据并指示视图更新以呈现结果。这种分离的关注点策略显著提升了代码的可维护性。

B/S架构

在信息化时代，B/S架构（Browser/Server）模式常被视为与C/S架构（Client/Server）的对比。B/S架构的核心特征在于利用Web浏览器作为客户端来与服务器进行交互。其广泛应用的原因在于多个方面：首先，从开发角度，B/S架构提供了便捷性，使得程序的构建和维护更为高效。其次，从用户角度，它降低了硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可访问，无需高性能计算机，这显著降低了大规模用户的设备成本。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，只要有网络连接，都能无缝获取所需信息。在用户体验层面，浏览器的普遍使用使得用户更倾向于无须额外安装软件即可访问服务，避免了可能引发的用户抵触情绪。因此，基于上述考量，B/S架构在许多设计场景中仍被视为理想的解决方案。

Java语言

Java编程语言现已成为广泛应用的主流语言，其独特之处在于既能支持传统的桌面应用程序，也能构建网络应用程序，尤其在后台处理领域表现出色。Java的核心在于对变量的管理，这些变量是数据存储的抽象，通过它们来操纵内存。由于Java的这种特性，它具备了一定的抵御针对Java程序的病毒能力，从而增强了由Java构建的应用程序的安全性和稳定性。此外，Java的动态运行机制赋予了它强大的灵活性，开发者不仅能够利用内置的基础类，还能自由地重写和扩展，实现功能的定制。更进一步，开发者可以将特定功能模块化，供其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相关方法，大大提升了代码的复用性和效率。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化的数据。它的特性使其在众多同类系统中脱颖而出，成为颇受欢迎的选择。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其轻量级的体积、高效的运行速度而著称。尤其是对于实际的租赁环境，MySQL不仅满足需求，而且具备低成本和开源的优势，这正是在毕业设计中选用它的关键考量因素。

基于深度学习的个性化推荐引擎项目-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

基于深度学习的个性化推荐引擎数据库表设计

yinqing_USER 表

字段名	数据类型	注释
ID	INT	主键，用户ID
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识基于深度学习的个性化推荐引擎中的用户
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于深度学习的个性化推荐引擎登录验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于深度学习的个性化推荐引擎通信和找回密码
NICKNAME	VARCHAR(50)	用户昵称，显示在基于深度学习的个性化推荐引擎中的名称
REG_DATE	TIMESTAMP	用户注册时间，记录用户在基于深度学习的个性化推荐引擎的注册日期

yinqing_LOG 表

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	主键，日志ID
USER_ID	INT	外键，关联yinqing_USER表，记录操作用户ID
ACTION	VARCHAR(100)	操作描述，记录在基于深度学习的个性化推荐引擎中的具体活动或事件
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，用于基于深度学习的个性化推荐引擎日志分析
OPERATION_DATE	TIMESTAMP	操作时间，记录在基于深度学习的个性化推荐引擎上执行动作的时间点

yinqing_ADMIN 表

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	主键，管理员ID
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于基于深度学习的个性化推荐引擎后台管理
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，管理员在基于深度学习的个性化推荐引擎后台的登录凭证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于深度学习的个性化推荐引擎内部通讯和通知
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建时间，记录管理员账号在基于深度学习的个性化推荐引擎的创建日期

yinqing_INFO 表

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	主键，核心信息ID
KEY	VARCHAR(50)	关键字，标识基于深度学习的个性化推荐引擎中的特定信息类别
VALUE	TEXT	值，存储与关键字相关的核心信息，如基于深度学习的个性化推荐引擎版本、公司信息等
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	更新时间，记录基于深度学习的个性化推荐引擎信息最近修改的时间

基于深度学习的个性化推荐引擎系统类图

基于深度学习的个性化推荐引擎测试用例

一、测试目标

确保基于深度学习的个性化推荐引擎信息管理系统能够稳定、高效地运行，满足用户对信息管理的需求。

二、测试环境

操作系统: Windows 10 / macOS / Linux
浏览器: Chrome 80+ / Firefox 70+ / Safari 13+
Java版本: JDK 1.8+
Web服务器: Tomcat 9.x
开发框架: Spring Boot 2.x / Spring MVC

三、功能测试用例

序号	测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际结果	结果判定
1	TC001	用户登录	正确账号/密码	登录成功页面	基于深度学习的个性化推荐引擎登录界面	Pass
2	TC002	数据添加	新基于深度学习的个性化推荐引擎信息	添加成功提示	数据库中新增记录	Pass
3	TC003	数据查询	搜索关键词	相关基于深度学习的个性化推荐引擎列表	显示搜索结果	Pass
...	...	...	...	...	...	...

四、性能测试用例

序号	测试编号	场景描述	并发用户数	响应时间	TPS（每秒事务数）	结果判定
1	PT001	大量用户登录	100	≤2秒	≥100	Pass
2	PT002	数据检索	50	≤1秒	≥50	Pass
...	...	...	...	...	...	...

五、兼容性测试用例

序号	测试编号	浏览器/设备	界面展示	功能操作	结果判定
1	CT001	Chrome	正常	可用	Pass
2	CT002	Firefox	正常	可用	Pass
3	CT003	Safari	正常	可用	Pass
...	...	...	...	...	...

六、安全测试用例

序号	测试编号	安全场景	预期防护措施	实际结果	结果判定
1	ST001	SQL注入	阻止非法SQL执行	防御成功	Pass
2	ST002	XSS攻击	过滤恶意脚本	无脚本执行	Pass
...	...	...	...	...	...

基于深度学习的个性化推荐引擎部分代码实现