大家好，我是韩立。
写代码、跑算法、做产品，从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓，全栈都玩；带项目、讲答辩、做文档，也懂降重技巧。
这些年一直在帮同学定制系统、梳理论文、模拟开题，积累了不少"避坑"经验。
现在应该进度快的学校已经选完题开始开题答辩做程序了吧？接下来我会持续分享一批"好上手且有亮点"的选题思路和完整开题答辩案例，给你灵感，也给你参考思路。关注我，毕业设计不再头秃！
平台分为用户和管理员两个角色：
用户可实现注册登录、个人信息管理、商品查看搜索、发布收藏、订单管理、留言互动及个性化商品推荐等功能；
管理员则负责账号、用户、商品分类、留言等模块的管理
开题陈述
各位老师好，我的课题是《跳蚤市场二手物品交易推荐平台》。该系统旨在为高校学生提供一个便捷、可靠的二手物品交易服务平台。系统采用B/S架构，基于Django框架和Python语言开发，分为用户和管理员两大角色。
用户端主要实现注册登录、个人信息管理、商品发布与搜索、收藏点赞、订单管理及在线留言等核心功能，并引入协同过滤算法实现个性化商品推荐；管理员端则负责账号管理、用户审核、商品分类管理、商品信息监管及留言管理等后台维护工作。
技术选型上，前端采用响应式布局确保多端适配，后端使用Django快速开发框架，数据库选用MySQL，推荐模块通过协同过滤算法实现。系统力求界面友好、操作简单、信息安全，以改善校园二手物品交易效率。
答辩环节
评委老师： H同学，你开题报告中提到二手市场空间巨大，有70%的人群购买过二手商品，请你具体说明一下你的系统主要面向哪些用户群体？与闲鱼等综合平台相比，你的目标用户定位有什么特殊性？
答辩学生： 老师，我的系统主要面向高校在校学生群体。与闲鱼等综合平台相比，特殊性体现在三个方面：第一，用户身份更纯粹，通过学号认证或校园邮箱验证确保用户真实性，形成校内信任圈；第二，交易场景更聚焦，以学习资料、自行车、电子产品等校园高频闲置物品为主，商品分类更贴合学生需求；第三，地理范围更集中，交易双方通常在同校区或相邻校区，支持线下当面交易，降低物流成本和交易风险。这种垂直细分定位能更好满足校园场景下的便捷交易需求。
评委老师： 你提到系统采用协同过滤算法实现商品推荐，请简要说明一下协同过滤的基本原理，并说明在你的系统中具体如何应用？是用户基于还是物品基于？
答辩学生： 协同过滤算法的核心思想是"相似用户喜好相似"。我的系统将采用用户基于的协同过滤算法，具体应用方式为：通过分析用户对商品的浏览、收藏、点赞和购买行为，构建用户-物品偏好矩阵。例如，当用户A和用户B都频繁购买或收藏了考研资料、高等数学教材等学习用品时，系统判断两者兴趣相似。若用户A还购买了英语四六级资料，而用户B尚未购买，系统就会向用户B推荐该英语资料。考虑到校园用户规模适中，用户协同过滤比物品协同过滤更适合本场景，且更易于实现。
评委老师： 你的系统功能模块中包含了"商品收藏点赞"和"订单管理"，请说明这两个功能的具体业务流程，以及它们与推荐算法之间如何产生数据关联？
答辩学生： "商品收藏点赞"的业务流程是：用户在浏览商品详情页时，可点击收藏或点赞按钮，数据会写入用户行为表，记录用户ID、商品ID、行为类型和时间戳。订单管理流程是：买家下单→生成订单（待支付状态）→支付完成→订单状态更新为"待发货"→卖家确认发货→买家确认收货→交易完成。这两个功能会产生关键的用户行为数据：收藏点赞属于弱偏好信号，购买行为属于强偏好信号，推荐算法会根据权重（购买>收藏>点赞）来量化用户兴趣，动态更新推荐列表，实现精准推送。
评委老师： 开题报告中提到系统使用Django框架开发，请说明Django的MTV架构具体指什么？为什么选择Django而不是Flask或其他轻量级框架？
答辩学生： Django的MTV架构指Model（模型）、Template（模板）和View（视图）。Model负责与数据库交互，定义数据结构和业务规则；Template负责页面呈现，是包含变量的HTML文件；View作为逻辑控制层，接收请求、处理业务并返回响应。选择Django而非Flask主要基于三点：第一，Django内置ORM、认证系统、管理后台等组件，能高效完成用户管理、商品管理等高频功能；第二，项目需求明确、功能模块完整，Django的"大而全"特性可提高开发效率；第三，Django的安全机制更完善，能有效防范SQL注入、CSRF等常见安全威胁，更符合校园系统对信息安全的要求。Flask更适合微服务或小型原型开发。
评委老师： 你的系统同时涉及商品信息发布、用户留言和订单交易，如何保证信息安全和交易可信？特别是如何防范虚假信息、恶意骚扰等校园二手交易常见问题？
答辩学生： 针对信息安全，我的系统采取多层防护：1）用户注册必须通过学号或校园邮箱验证，实名认证；2）商品发布需上传实物照片，限制单日发布数量，引入用户举报机制；3）留言系统实现敏感词过滤和频率限制，禁止连续刷屏；4）订单交易采用平台担保模式，资金先冻结在虚拟账户，买家确认收货后再划转；5）数据库层面采用Bcrypt加密存储密码，所有接口做防SQL注入处理。对于交易纠纷，预留管理员介入接口，可冻结账号并仲裁。技术难点在于举报审核的自动化识别，初步计划结合图片OCR和文本相似度检测识别重复发布的虚假商品。
评委老师： 你提到参考了Foro、Listia等国外平台，但你的推荐算法是协同过滤，而Listia采用的是积分竞拍模式。请问：如果你的系统中某件二手商品（如考研资料）有5个卖家同时发布，你的协同过滤算法是否会加剧"头部效应"，让流量只集中在少数卖家？如何避免这种情况？
答辩学生： 老师提的问题很尖锐。确实存在这个风险，协同过滤可能强化热门商品曝光，造成马太效应。我的解决方案是：第一，推荐算法中加入时间衰减因子 ，新发布的商品获得初始曝光权重，避免旧商品长期占据推荐位；第二，引入多样性惩罚项 ，在推荐列表中限制同一卖家的商品数量和同类商品占比；第三，设置混合推荐策略，协同过滤结果占70%，剩余30%采用随机推荐或基于商品新鲜度的推荐，给予长尾商品曝光机会；第四，在商品搜索结果中默认按"综合排序"（发布时间+卖家信誉+价格），而非单纯按热度。这样既能发挥协同过滤的优势，又能保证平台公平性和商品多样性。
评委老师： 你的进度安排显示2025年3月26日至4月14日要完成"系统单体测试、整体测试及论文制作"，总共只有20天。如果在这个阶段发现协同过滤算法在真实数据下准确率不理想（如推荐精准度低于60%），或者推荐响应时间超过3秒影响用户体验，你的应急预案是什么？是降低算法复杂度还是更换推荐方案？
答辩学生： 针对算法准确率问题，我会预留A/B测试切换机制 ：实现基于内容的推荐作为备选方案（通过商品标题、描述、类别的TF-IDF相似度计算），若协同过滤准确率不达标，可在后台配置中心一键切换算法或混合使用。对于性能问题，已规划缓存策略：将推荐结果存入Redis缓存，设置2小时过期时间，避免实时计算；同时优化数据库查询，对用户行为数据做预聚合处理。若响应仍不达标，则降级为"热门商品推荐"保证系统可用性。时间上，我在3月初就会开始单元测试，预留至少15天的算法调优缓冲期，确保核心功能稳定。若确实无法达到预期，会在论文中如实分析算法局限性，并给出优化方向，不影响整体进度。
评委老师评价与总结
H同学的开题答辩整体表现良好，准备充分，回答问题思路清晰。选题贴合校园实际需求，技术路线明确，功能模块设计完整。对Django框架、协同过滤算法等核心技术有较深入理解，能针对校园场景设计差异化功能。在信息安全、算法公平性等方面也考虑到了潜在风险和应对策略，体现了较好的系统设计思维。
不足之处在于：1）对推荐算法的评估指标（如准确率、召回率）缺乏明确定义；2）未充分说明如何获取初始数据冷启动问题；3）测试方案略显笼统，建议补充性能压测和用户体验测试的具体指标。建议在后续开发中加强算法效果量化评估，完善异常处理机制，并考虑引入用户评价反馈闭环来持续优化推荐质量。总体而言，该课题具备可行性与实用价值，同意开题，望按计划推进。
以上是H同学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参考
