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！
各位老师好，我是计算机科学与技术专业的 xx 同学，本次课题是"高铁商品推荐小程序"。系统分三大角色：乘客（浏览、下单、评论）、管理员（商品/订单/用户后台管理）、销售员（库存、座次、直播卖货）。前端用 Vue+uni-app 做小程序，后端 Node.js+Express，数据库 MySQL，推荐算法先用"买了还买"的协同过滤，后续再优化。下面请老师提问。
评委老师：为什么一定要做小程序，而不是直接做网页？
答辩学生：高铁上网络容易断，小程序有本地缓存，扫码就能进，不用下载，比网页打开快，也更省流量。
评委老师：推荐算法你提到"买了还买"，可你数据一开始是空的，怎么冷启动？
答辩学生：先放"热销榜"和"乘务员必推"两款固定榜单，等订单过 50 条后再跑协同过滤。
评委老师：如果同一趟车 50 个乘客同时下单，库存怎么保证不超卖？
答辩学生：下单时后端用 MySQL 行锁把库存字段锁住，扣减成功才生成订单，失败就提示"商品已售完"。
评委老师：你进度表里系统测试只留 1 周，够用吗？
答辩学生：测试分两轮，编码时每写完一个模块就先自测，最后 1 周集中跑黑盒用例和性能，JMeter 压 200 并发，出错就回炉。
评委老师：直播卖货需要推流，你技术栈里没提，打算怎么做？
答辩学生：直播先用"小程序直播组件"插件，腾讯云给免费 20 路，后端只负责拉商品列表和弹幕，不自己搭推流。
评委老师：参考文献里 2018、2019 的偏多，有没有近两年的？
答辩学生：我补充了 2024 年《小程序电商白皮书》和 2025 年 CNKI 两篇高铁场景营销论文，已更新到文献第 10、11 条。
评委老师：xx 同学对业务场景和技术路线都比较熟悉，问题回答干脆，冷启动、并发、直播等关键点都有对策，可行。下一步把推荐算法原型先跑通，再细化测试用例。总体同意开题，按计划推进。
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
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