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。

double score = categoryScore * 0.35
        + priceScore * 0.20
        + ratingScore * 0.20
        + popularityScore * 0.15
        + freshnessScore * 0.10;

RecommendItemVO item = new RecommendItemVO();
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。

public interface DeepSeekClient {
    String chat(String systemPrompt, String userPrompt);
    <T> T chatJson(String systemPrompt, String userPrompt, Class<T> type);
}

@PostMapping("/ask")
public Result<String> ask(@RequestBody AiAskDTO dto) {
    return Result.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。