本项目为SSM框架实现的基于AI的个性化新闻推荐引擎研究与开发(项目源码)（附源码）SSM框架实现的基于AI的个性化新闻推荐引擎代码基于SSM框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎设计与开发SSM框架实现的基于AI的个性化新闻推荐引擎开发与实现(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的个性化新闻推荐引擎的设计与实现成为当前Web技术领域的焦点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的个性化新闻推荐引擎系统。首先，我们将介绍基于AI的个性化新闻推荐引擎的基本概念及其在行业中的重要性，阐述研究背景及意义。接着，详细分析项目需求，选定合适的技术栈，如Servlet、JSP与MySQL数据库。随后，我们将详述基于AI的个性化新闻推荐引擎的系统架构设计，包括前端交互和后端逻辑处理。最后，通过实际开发与测试，展示基于AI的个性化新闻推荐引擎的功能实现，并对项目进行性能评估与优化。此研究旨在为JavaWeb应用开发提供新的实践参考，推动基于AI的个性化新闻推荐引擎技术的进一步发展。

基于AI的个性化新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图

基于AI的个性化新闻推荐引擎技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建Web应用的软件设计模式，旨在优化代码组织、提升可维护性和扩展性。该模式将程序分解为三个关键部分：模型（Model）专注于管理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模型提供的数据，形式多样，如GUI、网页或命令行；控制器（Controller）充当中枢，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操作。这种分离关注点的方式增强了代码的清晰度，从而提升了整体的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server）架构形成对比，主要特点是用户通过Web浏览器来访问和交互服务器。在当前信息化社会，B/S架构仍然广泛应用，其主要原因在于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S模式提供了便利性，使得程序开发更为高效。其次，对于终端用户而言，系统对硬件配置要求低，只需具备网络连接和基本的浏览器即可，大大降低了用户的设备成本，尤其在用户基数庞大的情况下，这种节省尤为显著。再者，由于数据存储在服务器端，B/S架构在数据安全方面具有一定的保障，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。最后，考虑到用户操作习惯，人们更倾向于使用熟悉的浏览器浏览信息，独立安装应用程序可能会引发用户的抵触情绪和信任问题。综上所述，选择B/S架构作为设计基础能够满足项目需求并提供良好的用户体验。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语种，其独特之处在于既能支持传统的桌面应用开发，也能胜任网络环境中的应用程序构建，特别是作为后端服务的基石。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据存储的抽象概念，通过操作变量来管理内存，这种机制间接增强了Java程序的安全性，使得由Java编写的软件具有抵抗针对性病毒的能力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备强大的动态执行特性，它的类体系不仅包含基础的内置类，更允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能。此外，Java鼓励代码复用，开发者可以创建可封装的功能模块，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相应方法，极大地提高了开发效率和代码质量。

SSM框架

在当前Java企业级开发领域，SSM架构（Spring、SpringMVC和MyBatis）担当着核心框架的角色，广泛应用于构建复杂的企业级应用程序。Spring框架扮演着关键的整合者角色，它管理着对象的生命周期，运用依赖注入（DI）原理，实现了控制反转，从而降低了组件间的耦合。SpringMVC作为处理用户请求的中心，由DispatcherServlet调度，确保请求能够精准对接到对应的Controller，执行业务逻辑。MyBatis则提供了一种对JDBC的轻量级封装，使得数据库操作更为便捷，通过配置文件与实体类的Mapper映射，将SQL操作与代码逻辑解耦，提高了代码的可读性和可维护性。

MySQL数据库

在数据库领域，MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心概念在于组织和管理数据以维护数据间的关联性。由于其独特的特性，MySQL在众多RDBMS中脱颖而出，成为极具人气的选择。相较于如Oracle、DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对复杂查询的良好支持而著称。尤其在考虑实际的租赁环境应用中，MySQL的优势更为凸显，它提供的低成本解决方案以及开放源码的特性，使得它成为了本次毕业设计的理想选择。

基于AI的个性化新闻推荐引擎项目-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的个性化新闻推荐引擎数据库表设计

用户表 (AI_USER)

字段名	数据类型	描述
ID	INT	用户唯一标识符, 自增长主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名, 不可为空，基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的登录用户名
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码, 不可为空，用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱, 用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的通讯和找回密码
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建时间, 记录用户在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的注册日期

日志表 (AI_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志唯一标识符, 自增长主键
USER_ID	INT	关联用户ID, 外键引用AI_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统执行的操作描述
ACTION_DATE	TIMESTAMP	操作发生的时间, 记录在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的具体时间点
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址, 用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的审计追踪

管理员表 (AI_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识符, 自增长主键
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名, 不可为空，基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的超级用户登录名
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码, 不可为空，用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的管理员身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱, 用于基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的通讯和内部通知
PRIVILEGE_LEVEL	INT	管理员权限等级, 决定在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的操作范围

核心信息表 (AI_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_ID	INT	核心信息唯一标识符, 自增长主键
KEY	VARCHAR(50)	信息键, 用于在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中唯一标识信息项
VALUE	TEXT	信息值, 存储基于AI的个性化新闻推荐引擎系统的核心配置或状态信息
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后更新时间, 记录信息在基于AI的个性化新闻推荐引擎系统中的修改时间点

基于AI的个性化新闻推荐引擎系统类图

基于AI的个性化新闻推荐引擎测试用例

基于AI的个性化新闻推荐引擎管理系统测试用例模板

确保基于AI的个性化新闻推荐引擎管理系统能稳定、高效地运行，满足用户需求和预期功能。

操作系统: Windows 10 / macOS / Linux
浏览器: Chrome 80+ / Firefox 75+ / Safari 13+
Java版本: 1.8+
Web服务器: Tomcat 9.x

功能测试
性能测试
安全性测试
兼容性测试

序号	测试项	预期结果	实际结果	结果判定	备注
1	用户注册	新用户能成功创建账户并登录	基于AI的个性化新闻推荐引擎账户创建成功	Pass
2	数据添加	可以顺利添加基于AI的个性化新闻推荐引擎信息	基于AI的个性化新闻推荐引擎信息保存无误	Pass/Fail	检查数据库记录
3	数据查询	能搜索并显示基于AI的个性化新闻推荐引擎信息	搜索结果准确	Pass/Fail	按关键词搜索
4	权限管理	不同角色用户访问基于AI的个性化新闻推荐引擎权限不同	权限控制生效	Pass/Fail	模拟不同用户操作
5	系统性能	在高并发下系统响应时间小于2秒	测试工具报告	Pass/Fail	JMeter压力测试
6	安全性	用户密码加密存储	密码无法直接查看	Pass	检查数据库字段
7	兼容性测试	在多种浏览器和操作系统上正常运行	界面正常，功能无误	Pass/Fail	多平台验证

根据上述测试用例的结果，评估基于AI的个性化新闻推荐引擎管理系统的整体质量和稳定性，并提出改进意见。

基于AI的个性化新闻推荐引擎部分代码实现

基于SSM框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于AI的个性化新闻推荐引擎：一个创新的Javaweb应用实践》中，我深入探索了基于AI的个性化新闻推荐引擎的设计与实现，这是一款基于Javaweb技术构建的高效能系统。通过这次研究，我巩固了Servlet、JSP和Spring Boot等核心技术，理解了MVC模式在Web开发中的重要性。实际操作中，我学会了如何优化数据库查询，提升基于AI的个性化新闻推荐引擎的性能。此外，项目管理工具如Git的使用，增强了我的团队协作能力。此过程让我认识到，将理论知识转化为实际产品，既需要扎实的技术基础，又需灵活的问题解决策略。基于AI的个性化新闻推荐引擎的开发经历，无疑为我未来的软件工程生涯打下了坚实的基础。

正文

基于SSM框架的基于AI的个性化新闻推荐引擎

基于AI的个性化新闻推荐引擎系统架构图/系统设计图