个人简介
慕婉学姐精通Java、PHP、微信小程序、Python、Golang和安卓开发等语言，擅长开发大数据、深度学习、网站、小程序、安卓应用和算法项目。平时从事项目定制开发、代码讲解、答辩教学和文档编写，也掌握一些降重技巧。感谢大家的持续关注！
近期，由于许多同学在选题阶段既想创新又担心内容量，学姐将分享更多新颖的选题和开题答辩案例，希望能为学弟学妹们提供更多的灵感和选择，帮助大家设计出更具有创新性的作品
开题陈述
各位老师好，我是数据科学与计算机学院的慕婉同学。我的毕业设计题目是《基于Hadoop的医生相关数据分析与可视化及医生推荐系统》。该系统主要对好大夫网站的医生数据进行采集、分析和可视化展示，帮助患者更直观地了解医生分布、问诊费用等信息，同时基于协同过滤算法为患者推荐合适的医生。
核心功能模块包括：Python爬虫数据采集模块、Hadoop+Hive大数据分析模块、Flask+ECharts可视化模块（展示科室分布、地区费用对比、医生推荐度关联等图表）以及协同过滤医生推荐模块。
技术栈采用Python爬虫获取数据，MySQL存储原始数据，通过Sqoop导入Hadoop分布式文件系统，利用Hive进行SQL风格的数据分析，最后结合Flask框架和ECharts图表库实现Web可视化界面。下面请各位老师提问。
问答环节
评委老师： 慕婉同学，我看你的设计里数据要倒腾好几趟：先存MySQL，再用Sqoop导到Hadoop，分析完又导回MySQL，最后Flask才能用。既然Flask和ECharts直接连MySQL就能可视化，为什么还要费这么大事用Hadoop？医生数据量真有那么大吗？
答辩学生： 老师这个问题问到了关键。好大夫网站广东省的医生数据其实确实不算特别海量，可能几万条左右。我用Hadoop主要是毕业设计要体现大数据技术的综合应用，而且如果扩展到北京、上海全国数据量就会大很多。数据导来导去确实麻烦，我的考虑是：MySQL存原始数据安全，Hadoop+Hive分析效率高，最后给Flask用的还是熟悉的MySQL接口。不过老师提醒得对，如果实际数据量不够大，这个架构有点"杀鸡用牛刀"，我可以在论文里说明这是技术验证性设计。
评委老师： 你说要用协同过滤算法给患者推荐医生，但协同过滤通常需要大量用户行为数据（比如评分、问诊记录），你爬取的医生信息主要是医生的静态资料（职称、科室、费用等），没有患者行为数据怎么办？怎么实现"协同"？
答辩学生： 好大夫网站爬到的公开数据主要是医生的基本信息和患者评价，没有详细的用户问诊记录。我目前的想法是用"病友推荐度"和"总患者数"这两个指标模拟评分数据，比如推荐度90%就当4.5分。但这样确实不是真正的协同过滤，更偏向基于内容的推荐。如果爬不到行为数据，我可能会改用"基于医生相似度"的推荐------比如找同一科室、同等级别、费用相近的医生作为相似医生来推荐，也算一种简化版的Item-CF。
评委老师： 你的可视化方案里有个"各地区在线问诊费地图"，这个地图你打算用什么技术实现？ECharts虽然支持地图，但需要精确的地理坐标数据，你爬到的医生数据只有文字地址（如"广州市越秀区"），怎么在地图上定位？
答辩学生： 我原计划用ECharts的地图组件，但确实没考虑到地址转换问题。我爬到的医生数据只有医院名称和文字地址。实现上我需要两步：第一步是地址解析，用Python的geopy库或百度地图API把"广州市越秀区"转换成经纬度坐标；第二步是把坐标和问诊费数据关联后传给ECharts地图。不过老师提醒了我，这个地址解析可能比较耗时，而且免费API有调用限制，我可能先做广州、深圳几个重点城市的简化版地图，保证功能实现。
评委老师： Hive的优势是可以写SQL代替MapReduce编程，但你后面又说分析结果要导回MySQL才能给Flask用。为什么不直接用Python的pandas库分析MySQL里的数据？这样对基础较弱的你来说不是更简单吗？
答辩学生： 老师说得对，用pandas直接分析MySQL里的数据对我来说确实更简单，代码也更熟悉。选择Hive主要是想体现分布式计算的思想，比如统计全省各科室医生分布，如果用pandas可能单机会内存溢出（虽然这次数据量不一定）。不过老师提醒了我，我可以做两手准备：主要分析用Hive实现，同时用pandas做对比实验，在论文里分析两者性能差异。这样既能完成大数据技术要求，又有个保底方案，万一Hive调不通还能用pandas完成系统。
评委老师： 你计划爬取好大夫网站的数据，这类医疗网站通常有反爬机制，而且数据涉及医生隐私信息。你有没有考虑过爬取频率控制和数据脱敏问题？如果网站封了你的IP或者数据里有医生手机号怎么办？
答辩学生： 反爬方面，我计划设置爬取间隔，比如每爬5个医生页面休息2-3秒，避免请求过快被封；如果IP被封就换用代理IP（虽然免费代理不太稳定）。隐私脱敏方面，我只需要医生的公开信息（姓名、职称、科室、推荐度等），绝对不会爬取手机号、身份证号这些敏感信息。在存储和分析时，医生姓名我也会考虑用ID编号代替，只在最后展示时显示部分信息（如"张**"），确保符合隐私保护要求。如果网站有robots协议限制，我会遵守，只爬取允许访问的公开页面。
评委老师： 最后一个问题，你的进度计划排得挺满，2025年1-2月要完成分析和可视化。但Hadoop集群搭建、Hive调试这些对环境要求很高，经常会出现各种兼容性问题。如果你在自己的电脑上装虚拟机搭集群卡住了，有什么备选方案能保证进度？
答辩学生： 我的备选方案有三个：第一，先用单机版Hadoop（伪分布式）跑通流程，虽然性能不是真正分布式，但能验证功能；第二，如果单机也装不上，我可以用Docker快速拉一个Hadoop镜像，避免自己配置环境变量；第三，如果都不行，我就用云平台（比如阿里云、腾讯云）的学生优惠套餐，直接租一个短期的Hadoop服务。总之先保证把Hive SQL分析和可视化做出来，环境配置问题不会成为瓶颈。
评委老师评价与总结
慕婉同学的开题陈述内容完整，对项目整体流程有清晰认知，能明确说出数据流转的各个环节和功能模块。答辩过程中态度诚恳，能正视自身基础较弱的现状，对评委提出的问题有思考，回答也比较务实，能提出"两手准备""备选方案"等应对策略，这一点值得肯定。
存在的主要问题：第一，技术选型与数据规模匹配度论证不足，Hadoop架构的必要性缺乏有力支撑，有"为了用技术而用技术"的倾向；第二，核心算法理解不够深入，协同过滤在缺乏行为数据的情况下难以实现，方案可行性需要重新评估；第三，对实现细节考虑不够周全，如地图可视化、地址解析、隐私脱敏等具体问题需要提前调研。
建议后续工作：一是尽快验证数据源可爬取性和数据规模，明确是否真需要Hadoop；二是调整推荐算法方案，考虑基于内容的推荐作为主体；三是优先完成环境搭建和技术预研，确保核心路径可行；四是加强论文写作规划，避免开发延期影响论文质量。总体选题有价值，方案框架基本可行，同意开题，但需尽快完善技术细节。
以上便是慕婉同学《基于Hadoop的医生相关数据分析与可视化及医生推荐系统》的毕业设计答辩过程，如果你现在还没有参加答辩，还是开题阶段，已经选好了题目不知道怎么写开题报告，可以下面找找有没有自己符合自己题目的开题报告内容，列表中的开题报告都是往届真实的开题报告，可发送使用或参考
最后
有时间和有基础的同学，建议自己多花时间找一下资料（开题报告、源码）自己独立完成毕设，需要开题报告内容、源码参考的，可以联xi慕婉，没有选题的也可以联系我们进行帮你选题、定功能和建议