一站式网上办事大厅

随着信息技术的发展，大学网上办事大厅已成为学生和教职工日常事务办理的重要平台。为了进一步提升用户体验和服务效率，引入人工智能技术显得尤为重要。

### 系统架构设计

本系统采用前后端分离的设计模式，前端使用React框架构建用户界面，后端则基于Spring Boot开发，数据库选用MySQL存储数据。AI模块通过Python的Flask微框架集成到系统中，负责智能推荐和自动化任务处理。

### 关键功能实现

下面展示部分核心代码片段：

#### 后端API - 智能推荐

        from flask import Flask, jsonify
        from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
        from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

        app = Flask(__name__)

        services = [
            "申请学籍证明",
            "提交毕业论文",
            "预约实验室",
            "查询成绩"
        ]

        def get_recommendations(query):
            vectorizer = TfidfVectorizer()
            tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([query] + services)
            similarity_scores = cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1], tfidf_matrix[1:])
            sorted_indices = similarity_scores.argsort()[0][::-1]
            return [services[i] for i in sorted_indices]

        @app.route('/recommend/', methods=['GET'])
        def recommend(query):
            recommendations = get_recommendations(query)
            return jsonify(recommendations)

        if __name__ == '__main__':
            app.run(debug=True)
        

上述代码展示了如何根据用户的输入查询推荐相关服务。

#### 前端调用示例

        fetch('/recommend/申请学籍')
          .then(response => response.json())
          .then(data => console.log('Recommended Services:', data));
        

### 总结

通过上述方法，我们成功将AI技术嵌入到大学网上办事大厅中，不仅提高了系统的智能化水平，还显著改善了用户的操作体验。未来可继续扩展更多高级功能如自然语言理解等，进一步增强系统的灵活性与适应性。

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