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，我是慕婉同学。我的毕业设计题目是《基于Java的周边游优选推荐网站的设计与实现》。该系统旨在解决传统旅游推荐服务无法满足游客个性化需求的问题，通过智能化推荐提升用户周边游体验。
系统主要功能模块包括：用户注册登录、景点类型管理、景点信息管理、周边景点推荐、旅游线路管理、位置信息管理、会员管理、用户留言互动以及论坛讨论模块。核心亮点是根据用户位置、价格偏好、景区星级等多维度进行个性化推荐，并支持地图定位展示。
技术栈方面，后端采用SpringBoot+MyBatis框架组合，前端使用Thymeleaf模板引擎，数据库选用MySQL，开发工具为IntelliJ IDEA。系统采用B/S架构，力求实现界面简洁、操作便捷、响应快速的特色旅游服务平台。
答辩环节
评委老师： 慕婉同学，你在开题报告中提到系统会根据价格、位置远近、景区星级等分类进行周边游推荐，请问你准备采用哪种推荐算法？是协同过滤、基于内容推荐，还是混合推荐？具体如何实现？
答辩学生： 我计划采用混合推荐算法。主要思路是：对注册用户，优先使用基于用户的协同过滤算法，通过分析相似用户群体的行为数据生成推荐；对新用户或行为数据不足的用户，则切换到基于内容的推荐算法，根据用户注册时选择的兴趣标签和当前位置信息进行推荐。这样可以避免冷启动问题。同时，我会设置权重机制，将景点距离（基于LBS定位）、用户预算范围、景区星级评分作为过滤条件，对推荐结果进行二次筛选排序，确保推荐结果既个性化又符合用户实际出行需求。
评委老师： 关于用户位置信息的获取，你计划通过什么方式实现？如何平衡定位精度与用户隐私保护的问题？
答辩学生： 我计划在前端使用HTML5的Geolocation API获取用户经纬度，对于拒绝定位的用户，允许其手动选择城市或区域。精度方面，周边游场景不需要精确到具体街道，所以我会将坐标转换为城市级或区县级的区域编码进行匹配。隐私保护上，位置数据仅在客户端使用，不会明文存储到数据库，只保存用户选择的区域编码；同时在隐私协议中明确告知用户定位数据的使用范围，并提供随时关闭定位的选项，确保符合个人信息保护要求。
评委老师： 系统采用SpringBoot+MyBatis+Thymeleaf技术组合，请说明一下这三者是如何分工协作的？如果遇到高并发访问，你会如何优化？
答辩学生： SpringBoot作为核心框架负责整体项目管理和业务逻辑控制层，MyBatis作为持久层框架处理数据库CRUD操作，Thymeleaf负责视图层渲染生成动态HTML页面。三者通过MVC模式协作：Controller接收请求并调用Service层，Service层通过MyBatis的Mapper接口访问数据库，获取数据后封装成Model，最后由Thymeleaf模板引擎渲染返回给前端。对于高并发，我计划采用以下优化：1）使用MyBatis二级缓存减少数据库查询；2）对热门景点信息使用Redis缓存；3）前端页面静态资源使用CDN加速；4）数据库层面为高频查询字段建立索引。由于毕业设计实际用户量有限，这些优化主要作为技术方案设计，确保系统具备基本的性能保障能力。
评委老师： 你的数据库中需要存储景点信息、用户信息、订单信息等多类数据，请谈谈景点信息表的核心字段设计，以及如何保证数据的完整性和一致性？
答辩学生： 景点信息表核心字段包括：景点ID（主键）、景点名称、类型ID（外键关联景点类型表）、详细地址、经纬度坐标、门票价格、开放时间、星级评分、景点描述、图片URL、热度值、创建时间等。为保证数据完整性，我会设置外键约束，如景点类型必须存在于类型表中；设置非空约束确保关键字段不为空；使用事务管理确保景点信息的添加、修改、删除操作原子性。同时，通过MyBatis的动态SQL特性进行参数校验，防止SQL注入，并在Service层增加业务逻辑校验，如价格不能为负数，确保数据一致性。
评委老师： 目前市面上已有携程、马蜂窝等成熟的旅游平台，你的系统与它们相比，差异化优势和创新点体现在哪里？
答辩学生： 主要差异化体现在三个方面：第一，专注"周边游"细分场景，而非长途旅游，定位更精准，推荐算法会重点考虑距离因素，满足用户"说走就走"的短途出行需求；第二，强化本地化特色，系统会优先推荐小众但评价高的本地景点，避免大众化推荐；第三，增加社区互动功能，用户不仅可以留言，还能在论坛发布游记、组队信息，形成基于地理位置的轻社交，增强用户粘性。技术层面，我会实现一个可配置的推荐权重后台，让管理员能根据季节、节假日动态调整推荐策略，这点在现有平台中较少体现。当然，作为毕业设计，系统规模无法与商业平台相比，但在细分场景和算法灵活性上力求创新。
评委老师总结评价
慕婉同学，你的开题报告整体结构完整，对课题的研究目的和意义阐述清晰，技术选型合理可行，功能模块设计较为全面。从答辩情况来看，你对推荐算法的混合策略、位置信息处理、技术架构分工等核心问题都有较深入的思考，方案具备可操作性。
需要注意的是：第一，推荐算法的实现复杂度较高，建议在毕业设计周期内优先保证协同过滤或基于内容推荐中的一种算法完整实现，另一种作为扩展功能；第二，用户隐私保护方案需具体落实到代码层面，不能仅停留在设计文档；第三，建议你细化进度安排，将2025年3-5月的关键节点任务分解到周，确保按时完成。总体来看，该选题符合本科毕业设计要求，同意开题，希望你能在后续开发中突出重点、做出亮点。
以上便是慕婉同学《基于Java的周边游优选推荐网站的设计与实现》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