计算机毕设选题：融合 AI 分析与文化图谱的非遗平台功能设计

一、AI 与非遗文化平台的结合传统文化网站通常以文章和图片展示为主内容之间缺少关联用户也很难快速理解项目的历史演变与文化价值。“承遗”平台增加 AI 项目分析、个性化推荐、文化图谱和智能问答让用户能够从时间、技艺、地域、人物及民俗关系等维度探索非遗内容。对 AI 应用型毕业设计感兴趣的同学可以先查看 2027年计算机毕业设计选题总表再根据开发周期选择其中一项深入实现或者将多项能力组合成完整平台。二、结构化项目分析与可视化项目分析功能将非遗档案、同门类项目、同地域内容和相关民俗资料组合成提示词要求模型按照固定 JSON 结构返回五段时间轴、五维雷达评分、关系图节点和文字解析。后端收到结果后校验字段完整性、节点数量和评分范围失败时可进行一次重试成功结果写入分析缓存表。前端使用 ECharts 渲染雷达图和力导向关系图使抽象的文化内容转化为可观察、可比较的视觉信息同时避免每次打开详情页都调用模型。三、可信文化图谱与检索增强问答文化图谱首先检索站内的非遗项目、民俗百科、文化资讯和传承人信息并根据真实业务关联生成节点与边大模型只负责补充简短关系标签和总结文字不决定核心数据是否存在。智能问答同样先检索站内最相关的内容将标题和摘要作为上下文交给模型并要求返回答案及引用来源前端把来源展示为可点击卡片。这种 RAG 思路能够减少脱离平台资料的自由发挥让用户可以追溯回答依据。四、工程化控制与项目总结AI 功能的工程化重点包括统一调用接口、超时控制、失败重试、JSON 输出校验、开关管理和缓存复用。管理员可通过配置控制 AI 是否启用并查看推荐日志、分析结果及图谱热门关键词API Key 只保存在后端配置中不向浏览器暴露。与单纯调用聊天接口相比该方案明确区分了算法、数据库和大模型的职责事实关系由站内数据提供排序由确定性算法完成模型主要承担分析与表达因此更适合作为可演示、可解释、可答辩的毕业设计实现方案。