个人简介
一名14年经验的资深毕设内行人，语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等
开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。
感谢大家的关注与支持！
答辩学生：各位老师好，我的题目是"基于协同过滤算法的新闻推荐系统的设计与实现"。系统主要解决信息过载问题，给用户推送个性化新闻。核心功能分三块：先用 Scrapy 爬取新闻并做数据清洗；再用协同过滤算出"猜你喜欢"的 20 条新闻；最后 Django 做 Web 前台，用户登录即可浏览、收藏、评分。技术栈就是 Python+Scrapy+Pandas+Numpy 负责算法，MySQL 存数据，Django 做展示，前端用 Bootstrap 拉快速样式。下面请各位老师提问。
评委老师：为什么选协同过滤而不是深度学习？
答辩学生：深度学习效果好但硬件要求高，我电脑只有 8G 内存，协同过滤代码量少、调试快，适合我这种基础一般的学生先跑通整个流程。
评委老师：数据从哪来？版权怎么考虑？
答辩学生：用 Scrapy 爬取新浪、网易的"科技"频道公开列表，只取标题、摘要和链接，正文跳转到源站，不整站复制，量小且仅用于毕业设计，不商用。
评委老师：用户量不大的冷启动怎么解决？
答辩学生：先给新用户弹 20 条最近 24 h 热门新闻，让他点 5 条以上再算相似度，否则默认按栏目随机推荐，保证首页不空白。
评委老师：用什么指标评价推荐效果？
答辩学生：主要用准确率@10 和点击率，线下再算覆盖率和平均绝对误差 MAE，指标到 0.75 以上我就认为达标。
评委老师：数据库怎么保证数据不丢？
答辩学生：MySQL 开 binlog，每晚 2 点用 mysqldump 全量备份一次，备份文件存到 OneDrive，保留 7 天循环。
评委老师：系统上线后新闻更新频率怎么定？
答辩学生：爬虫每 30 分钟跑一次增量，把新 url 与库里比对，已存在就跳过，保证首页新闻不超过 6 小时。
评委老师：如果推荐结果用户不喜欢，有反馈入口吗？
答辩学生：有"不感兴趣"按钮，点后在推荐日志写负样本，下次计算时权重降一半，实现简单在线学习。
评委老师：xx 同学思路清楚，技术选型贴合实际，问答环节能对答如流，可见对系统细节已有掌握。建议后续把冷启动策略再细化、补充隐私保护说明，论文按时间线推进即可。总体表现良好，开题通过，继续加油。
以上是某同学的毕业设计答辩的过程，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。文末或底部来联xi可免费获取
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博主，没有选题的也可以联系我们进行帮你选题、定功能和建议。