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，我是xx同学，我的毕业设计题目是《基于协同过滤算法的旅游推荐系统的设计与实现》。随着旅游行业信息化发展，用户面临严重的信息过载问题，本系统旨在通过协同过滤算法为用户提供个性化的旅游景点推荐。系统主要分为用户端和管理端：用户端包括注册登录、热门景点推荐、景点评分、个性化推荐和用户反馈功能；管理端负责用户信息和景点信息管理。技术上采用Java作为开发语言，MySQL作为数据库，Apache作为服务器，核心推荐算法使用协同过滤算法，将景点分为地文、水域、生物等九大类别进行推荐。
评委老师：xx同学你好，为什么选择做旅游推荐系统这个题目呢？你觉得它有什么实际意义？
答辩学生：老师好，我选择这个题目主要是因为现在生活水平提高了，很多人喜欢旅游，但是网上的旅游信息太多，用户很难快速找到适合自己的景点，这就是信息过载问题。通过推荐系统可以帮助用户快速发现感兴趣的景点，节省时间，也能帮助冷门景点获得曝光，对旅游行业和游客都有实际帮助。
评委老师：好的，那你这个系统主要有哪些用户角色？分别能做什么操作？
答辩学生：系统主要有两种角色：普通用户和管理员。普通用户可以注册登录、浏览景点信息、给景点打分、查看系统推荐的热门景点，还能获得针对自己兴趣的个性化推荐，也可以提交反馈意见。管理员主要负责后台管理，可以添加、删除、修改景点信息，也能管理用户账号。
评委老师：你提到了协同过滤算法，能简单说一下这个算法的基本思路是什么吗？不需要太复杂的公式。
答辩学生：协同过滤算法的核心思想就是"物以类聚，人以群分"。简单来说，如果两个用户喜欢相似的景点，那么一个用户喜欢的景点很可能也是另一个用户感兴趣的；或者如果两个景点经常被同一批用户喜欢，那么它们也是相似的。系统就是通过计算这些相似度来给用户推荐他们可能喜欢的景点。
评委老师：你的系统里有热门推荐和个性化推荐，这两者有什么区别呢？
答辩学生：热门推荐是非个性化的，所有用户看到的内容都一样，主要是根据景点的评分和销量排序，推荐评分高的TOP景点。而个性化推荐是根据每个用户的历史评分数据，通过协同过滤算法计算出来的，每个用户的推荐结果都不一样，是专门针对个人兴趣的。
评委老师：你的景点数据是怎么分类的？大概有哪些类型？
答辩学生：根据开题报告中的文献研究，我将景点分为九大类：地文景区、水域景区、生物景区、历史遗迹景区、博物馆景区、主题公园景区、度假区、建筑物景区和民族民俗景区。分类主要是根据景区的自然属性和文化属性来划分的。
评委老师：如果是一个新用户，没有历史评分记录，系统怎么给他推荐呢？这就是冷启动问题。
答辩学生：对于新用户的冷启动问题，我计划在用户首次注册时，让用户选择自己喜欢的景点类型（比如喜欢自然风光还是历史文化），系统先根据用户选择的类型推荐该类别下评分高的景点。等用户有了一定的评分记录后，再使用协同过滤算法进行个性化推荐。
评委老师：最后问一下技术实现方面，你准备用什么开发工具和数据库？
答辩学生：我计划使用Java作为编程语言，因为比较熟悉面向对象编程；数据库使用MySQL存储用户信息和景点数据；服务器用Apache Tomcat；开发工具可能是Eclipse或IDEA。前端页面打算用JSP或HTML+CSS实现。
评委老师：好的，xx同学的开题答辩到此结束。总体来说，你的选题贴近实际生活，具有一定的应用价值，对协同过滤算法的理解基本正确，功能模块设计也比较完整。技术选型合理，适合你的基础水平。需要注意的是，在后续实现过程中要重点关注数据收集和算法优化的细节问题，特别是冷启动问题的具体实现方案要再细化。时间安排上要按照2025年的进度计划稳步推进，争取按时完成系统开发和论文撰写。希望你接下来认真完成毕业设计，取得好的成绩。
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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