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（附源码）基于SpringMVC的基于AI的智能外卖推荐系统研究与实现

yuanmafenxiang
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本项目为基于SpringMVC的基于AI的智能外卖推荐系统实现课程设计基于SpringMVC的基于AI的智能外卖推荐系统实现（附源码）SpringMVC的基于AI的智能外卖推荐系统项目代码基于SpringMVC的基于AI的智能外卖推荐系统设计 。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于毕业设计项目源码

在信息化社会的快速发展背景下，基于AI的智能外卖推荐系统成为了关注焦点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的智能外卖推荐系统系统。首先，我们将阐述基于AI的智能外卖推荐系统在当前领域的应用现状及重要性，揭示其对提升业务流程自动化和用户体验的潜在价值。接着，深入剖析JavaWeb开发框架，如Spring Boot和Hibernate，以及它们在实现基于AI的智能外卖推荐系统功能中的核心作用。此外，还将讨论可能遇到的技术挑战，如安全性、性能优化，并提出解决方案。通过本研究，期望能为基于AI的智能外卖推荐系统的开发实践提供理论指导，推动相关领域的技术进步。

基于AI的智能外卖推荐系统系统架构图/系统设计图

（附源码）基于SpringMVC的基于AI的智能外卖推荐系统研究与实现

基于AI的智能外卖推荐系统技术框架

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向新手及经验丰富的Spring框架开发者的设计，其学习曲线平缓，丰富的学习资源遍布全球，无论英文文档还是中文教程都易于获取。该框架可涵盖所有Spring项目，实现顺畅集成，使得在不同项目间切换变得轻而易举。值得注意的是，Spring Boot内嵌了Servlet容器，允许程序无需转化为WAR格式即可直接运行。此外，它还集成了应用程序监控功能，使开发人员能在项目运行时实时监控并诊断问题，精确地识别和解决问题，从而提高故障排查效率和代码优化能力。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域的适应性而闻名。它不仅支持桌面应用的开发，还特别适合构建网络应用程序，尤其是作为后端服务的基础。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是程序对数据存储的抽象，负责管理内存空间。这种对内存的间接操作机制增强了Java的安全性，使其对病毒具备一定的抵御能力，从而提升了由Java编写的程序的稳定性和生存力。 Java还具备强大的动态执行特性，其类库不仅包含基本的类，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。开发者可以创建可复用的模块或库，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，实现了代码的高效复用和工程化。这种灵活性和可扩展性是Java语言深受青睐的重要原因。

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）是与C/S架构相对应的一种架构模式。B/S架构的核心特点是用户通过Web浏览器来与远程服务器进行交互。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了程序开发过程，因为大部分业务逻辑和数据存储集中在服务器端。其次，对于终端用户来说，硬件要求较低，只需具备基本的网络浏览器功能，无需安装特定软件，这在大规模用户群体中能显著降低设备成本。此外，由于数据集中在服务端，安全性得到保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地访问所需信息和资源。从用户体验角度出发，浏览器的普遍使用使得用户更倾向于无须额外安装应用即可访问服务，避免了可能引发的不信任感。因此，根据上述分析，B/S架构对于满足本设计项目的需求显得尤为合适。

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。它的特性使其在同类系统中脱颖而出，成为首选的数据库解决方案之一。相较于Oracle和DB2等大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积、高效的运行速度以及对实际租赁场景的良好适应性而著称。尤为关键的是，MySQL具备低成本和开放源码的优势，这使得它在众多项目，尤其是毕业设计中，成为极具吸引力的选择。

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种经典的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升其模块化、可维护性和适应变化的能力。该模式将程序划分为三个关键部分：模型、视图和控制器。模型负责封装应用程序的核心数据结构和业务规则，独立于用户界面，专注于数据的管理与操作。视图则担当用户交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行沟通，它的形态可以多样化，包括GUI、网页等。控制器作为中介，接收用户的指令，协调模型和视图的活动，它从模型获取数据，根据需要更新视图以响应用户请求。通过这种解耦方式，MVC模式有效提升了代码的可维护性，降低了系统复杂度。

Vue框架

Vue.js 是一款渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。该框架旨在无缝融入现有项目，也可用于开发全面的前端解决方案。其核心专注于视图层，学习曲线平缓，且具备强大的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js 通过组件化方法，鼓励将界面分解为独立、可重用的模块，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。得益于详尽的文档及活跃的社区支持，开发者能够迅速掌握并高效使用Vue.js。

基于AI的智能外卖推荐系统项目-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的智能外卖推荐系统数据库表设计

基于AI的智能外卖推荐系统 管理系统数据库表格模板

1. waimai_USER 表

字段名 数据类型 长度 是否允许为空 注释
id INT 11 NOT NULL 用户唯一标识符
username VARCHAR 50 NOT NULL 用户名，唯一，用于登录
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的密码
email VARCHAR 100 用户邮箱，可用于找回密码
基于AI的智能外卖推荐系统 VARCHAR 50 用户在基于AI的智能外卖推荐系统中的角色或权限描述
create_time DATETIME NOT NULL 用户创建时间
update_time DATETIME 最后一次信息更新的时间

2. waimai_LOG 表

字段名 数据类型 长度 是否允许为空 注释
log_id INT 11 NOT NULL 操作日志ID
user_id INT 11 NOT NULL 与USER表关联的用户ID
operation VARCHAR 200 NOT NULL 执行的操作描述
status TINYINT 1 NOT NULL 操作状态（0:失败，1:成功）
基于AI的智能外卖推荐系统 VARCHAR 100 操作涉及的基于AI的智能外卖推荐系统相关模块或功能
log_time DATETIME NOT NULL 日志记录时间

3. waimai_ADMIN 表

字段名 数据类型 长度 是否允许为空 注释
admin_id INT 11 NOT NULL 管理员ID
username VARCHAR 50 NOT NULL 管理员用户名，唯一
password VARCHAR 255 NOT NULL 加密后的管理员密码
基于AI的智能外卖推荐系统 VARCHAR 100 管理员在基于AI的智能外卖推荐系统中的职责或权限范围描述
create_time DATETIME NOT NULL 管理员账号创建时间

4. waimai_CORE_INFO 表

字段名 数据类型 长度 是否允许为空 注释
info_key VARCHAR 50 NOT NULL 关键信息的键，如系统名称、版本号等
info_value VARCHAR 255 NOT NULL 关键信息的值，对应基于AI的智能外卖推荐系统的核心属性
description TEXT 信息的详细描述，基于AI的智能外卖推荐系统的特性或配置说明
update_time DATETIME NOT NULL 信息最后一次更新的时间

基于AI的智能外卖推荐系统系统类图

基于AI的智能外卖推荐系统测试用例

序号 测试用例编号 功能描述 输入数据 预期输出 实际输出 结果
1 TC001 登录功能 正确用户名，正确密码 登录成功，跳转到主页面 基于AI的智能外卖推荐系统系统登录页面 PASS
2 TC002 注册新用户 合法邮箱，随机密码 注册成功，发送验证邮件 基于AI的智能外卖推荐系统注册页面 PASS
3 TC003 数据查询 指定ID 显示对应数据详情 基于AI的智能外卖推荐系统显示错误信息 FAIL
4 TC004 新增数据 完整且有效的数据项 数据添加成功，返回确认信息 基于AI的智能外卖推荐系统数据库未更新 FAIL
5 TC005 编辑数据 存在的ID，修改后的数据 数据更新成功，刷新页面展示新数据 基于AI的智能外卖推荐系统页面无变化 FAIL
6 TC006 删除数据 存在的ID 数据删除成功，列表不再显示 基于AI的智能外卖推荐系统误删除其他数据 FAIL
7 TC007 权限控制 未授权用户尝试访问管理员页面 重定向到登录页面或提示无权限 基于AI的智能外卖推荐系统直接访问成功 FAIL

基于AI的智能外卖推荐系统部分代码实现

（附源码）基于SpringMVC的基于AI的智能外卖推荐系统研究与实现源码下载

总结

在我的本科毕业论文《基于AI的智能外卖推荐系统：一款基于Javaweb的创新应用》中，我深入探究了Javaweb技术在基于AI的智能外卖推荐系统开发中的核心应用。通过这次实践，我不仅巩固了Servlet、JSP和Spring Boot等关键框架的知识，还体验了从需求分析到系统部署的完整开发流程。基于AI的智能外卖推荐系统的实现，让我理解了数据库设计与优化的重要性，以及前后端交互的细节。此外，团队协作与项目管理也是本次论文实践中不可或缺的部分，我学会了如何有效沟通以解决开发中遇到的问题。这次经历为我未来的软件开发生涯奠定了坚实基础。