【开题答辩全过程】以 个性化电影推荐系统为例,包含答辩的问题和答案

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。我的课题是"基于Java Web的个性化电影推荐系统"。系统主要解决"电影太多、无从下手"的痛点:用户打开首页就能看到自己可能喜欢的影片,而不再用苦苦搜索。前台给用户提供了注册登录、浏览搜索、评分收藏、评论以及"猜你喜欢"的个性化推荐;后台管理员则负责影片、用户、评分、评论的日常维护。技术栈很常规但实用:后端用Spring Boot+MyBatis,前端用Bootstrap+H5+CSS3,推荐算法先用经典的UserCF与ItemCF,数据存在MySQL,数据集直接借MovieLens 1M。整个系统采用B/S架构,浏览器就能访问,开发周期安排在2025年2---5月,目前需求已经明确,数据库表已设计完成,正在写代码。陈述完毕,请各位老师批评指正。


评委老师:为什么选择"电影推荐"这个方向?

答辩学生:我自己就是电影迷,平时挑片子很纠结,感觉"信息过载"这个问题真实存在,所以想做个小系统帮自己、也帮大家快速找到想看的电影。


评委老师:系统最核心的卖点是什么?

答辩学生:一句话------"打开首页就有电影可看",不用搜、不用想,系统根据你过去的评分直接推出来。


评委老师:推荐算法你准备怎么做?

答辩学生:先用最基础的协同过滤:一种是"找相似用户",一种是"找相似电影"。把两种结果混排一下推给用户,后期如果还有时间再考虑加标签权重。


评委老师:数据从哪来?真实度怎么保证?

答辩学生:用公开的MovieLens 1M数据集,100万条评分,6000用户、4000部电影,数据已经清洗过,能保证跑通算法;自己再补一点海报和简介。


评委老师:前端页面用什么框架?会自己写样式吗?

答辩学生:前端用Bootstrap,组件直接拖过来改颜色,CSS3只做简单微调,保证手机端也能看就行。


评委老师:数据库怎么设计的?几张核心表?

答辩学生:五张核心表:用户表、电影表、评分表、收藏表、评论表,主键全是自增ID,外键用用户ID和电影ID连起来,结构比较简单。


评委老师:如果新用户注册,没有任何评分,怎么给他推荐?

答辩学生:先推"热门榜",等他有5条评分后再切到协同过滤,冷启动就用最简单的热门补位。


评委老师:系统怎么防止游客刷分刷评论?

答辩学生:目前先让管理员后台人工删,加上同一IP一天只能评一次,后期有时间再写验证码。


评委老师:开发进度怎么安排?现在到哪一步?

答辩学生:2025年2月完成需求跟数据库;3月把登录、浏览、评分、后台管理写完;4月接入推荐算法并整体测试;5月论文定稿+答辩。现在数据库已建好,登录和电影列表能跑通。


评委老师:如果最后时间不够,哪些功能可以砍掉?

答辩学生:把"评论点赞"和"标签云"先砍掉,只保留评分、收藏、基础推荐,保证系统能跑通。


【答辩结束·评委评价】

XX同学选题贴近生活,目标明确,技术选型务实,进度安排合理,对冷启动、数据稀疏等关键问题也有简单对策,符合本科毕业设计要求。建议下一步集中精力把推荐算法调通,再把界面做简洁美观即可。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

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。

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