一、2027年Java毕业设计选题与AI前台需求需要寻找题目的同学可以参考2027年计算机毕业设计选题总表。传统预约系统通常只能依靠分类、关键词和价格筛选服务用户仍需逐项比较。为了提高选题创新性本项目在基础预约流程之外增加智能推荐和智能问答使系统从“展示信息”升级为“辅助用户决策”。前台的三个入口承担不同任务AI 智能问答帮助游客或用户了解服务流程AI 智能推荐根据登录用户的浏览、收藏、预约和评价记录选择服务在线交流让用户直接向商家发送消息并查看回复。功能边界清楚既不会把所有需求都交给大模型也保留了真实业务系统应有的沟通方式。二、计算机毕业设计混合推荐算法设计推荐模块采用“算法排序AI解释”的两阶段方案。Java 端先构建用户画像统计偏好的服务分类、价格区间以及历史交互再对候选服务计算分类匹配、价格匹配、评分、销量热度和新鲜度等分量。各分量加权得到最终分数后取 Top5大模型只根据算法依据生成一句推荐理由不参与分值计算。doublescorecategoryScore*0.35priceScore*0.20ratingScore*0.20popularityScore*0.15freshnessScore*0.10;RecommendItemVOitemnewRecommendItemVO();item.setItemId(service.getId());item.setMatchScore((int)Math.round(score*100));item.setAlgorithmTags(buildReasonTags(service,profile));对于没有历史行为的新用户系统采用综合评分、销量和热度完成冷启动推荐。生成结果及算法中间量分别存入ai_recommend_log的result_json和algo_json再次打开面板时直接读取最近结果。这样的设计可以控制接口成本也方便答辩时说明“为什么推荐这个服务”。三、Java毕业设计AI智能问答与在线交流智能问答模块通过统一的DeepSeekClient调用对话接口后端负责组合系统提示词、限制输入长度并记录问答历史。AI 开关和接口密钥由系统配置集中管理调用失败时返回友好提示而不是影响预约、支付等核心业务。管理员还可以查看问答记录和关键词统计了解用户最关注的问题。publicinterfaceDeepSeekClient{Stringchat(StringsystemPrompt,StringuserPrompt);TTchatJson(StringsystemPrompt,StringuserPrompt,ClassTtype);}PostMapping(/ask)publicResultStringask(RequestBodyAiAskDTOdto){returnResult.success(aiChatService.ask(dto.getQuestion()));}在线交流使用用户消息表保存发送方、接收方、内容和时间。用户给商家留言后商家在管理端登录并回复用户再回到个人中心查看消息。与 AI 问答相比在线交流能够处理价格确认、上门地址和个性化要求等需要人工确认的内容两者形成互补。四、计算机毕业设计前端交互与答辩亮点Vue 3 前端将三个功能设计为右下角悬浮工具栏。问答面板展示连续对话推荐面板显示服务图片、匹配分、算法标签和推荐理由聊天面板展示用户与商家的消息记录。推荐卡片可以直接跳转服务详情用户随后选择日期、时段并完成预约保证 AI 功能与业务主流程相连而不是孤立的展示页面。答辩时可以按照“用户登录—生成推荐—解释推荐得分—进入详情—咨询商家—预约下单”的顺序演示。重点说明推荐排序由 Java 算法完成AI 负责语言表达无历史数据时具有冷启动策略推荐结果可以缓存和追溯AI 服务异常时系统可以降级。以上内容能体现算法设计、接口封装、前端交互和工程可靠性是 Java 毕业设计中比较有说服力的创新点。