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xx同学。我的毕业设计题目是《基于协同过滤算法电影个性化推荐系统设计与实现》。做这个系统主要是因为现在网上电影太多，大家经常不知道看什么，我希望通过协同过滤算法，分析用户的喜好，给每个人推荐他们可能感兴趣的电影。系统主要分两大块：普通用户可以注册登录、查看电影信息、给电影评分、收藏喜欢的电影、看系统公告，还能收到个性化的电影推荐；管理员可以管理用户账号、添加或删除电影、发布公告。技术方面我打算用Java做后端开发，MySQL数据库存数据，前端用Vue框架，推荐算法主要用基于用户的协同过滤算法。整个系统包含登录注册、用户管理、电影管理、公告管理、评分收藏和推荐列表这几个模块。
评委老师： 你能用大白话解释一下，什么是协同过滤算法吗？不用背定义，就说你理解的。
答辩学生： 好的老师。我理解的就是"找相似的人"。比如小明和小红都喜欢科幻片和动作片，小明看了《流浪地球》觉得很好看给了高分，小红还没看过这部电影，系统发现他们俩口味很像，就把《流浪地球》推荐给小红。简单说就是兴趣相似的人，喜欢的东西也差不多。
评委老师： 你开题报告里提到了好几个功能模块，你再说说具体有哪些？用户和管理员都能干什么？
答辩学生： 系统主要有六个模块：登录注册模块、用户系统管理模块、电影管理模块、电影通知公告模块、评分收藏模块，还有推荐列表模块。普通用户可以注册账号登录，浏览电影详情，给电影打分和收藏，查看系统发的公告，最重要的是能看到系统根据他喜好推荐的电影列表。管理员主要是后台管理，可以管理用户账号（比如禁用违规账号）、添加新电影或修改电影信息、发布和编辑公告。
评委老师： 你准备用什么技术来做这个系统？比如编程语言、数据库这些。
答辩学生： 我打算用Java语言，配合Spring Boot框架做后端开发，数据库用MySQL存储数据。前端界面我准备用Vue.js来做，这样页面比较美观。算法部分因为涉及到数据计算，我可能会用Python写算法逻辑，或者直接用Java实现协同过滤的计算。开发工具就用IDEA和Navicat这些。
评委老师： 你这个系统需要哪些数据？这些数据从哪来？特别是推荐算法需要的数据。
答辩学生： 主要需要三类数据。第一是电影的基本信息，比如电影名称、类型、导演、演员、简介这些，我可以从网上找公开的电影数据集，或者自己手动录入一些；第二是用户数据，就是用户的账号密码这些注册信息；第三是最重要的评分数据，就是用户对电影的打分记录。这些数据主要靠用户注册使用系统后慢慢积累，前期我可能先找一些公开的MovieLens数据集做测试，让系统能跑起来。
评委老师： 如果两个用户都对很多电影打过分，系统怎么判断他们是不是兴趣相似？简单说下思路就行。
答辩学生： 我打算用简单的余弦相似度或者皮尔逊相关系数。比如把每个用户对电影的评分看成一个列表，如果两个用户对同一批电影的评分都差不多，比如小明给《阿凡达》打5分、《泰坦尼克号》打3分，小红也给《阿凡达》打5分、《泰坦尼克号》打3分，那他们分数差的平方和就很小，系统就认为这俩人兴趣相似，可以互相推荐对方看过而自己没看过的电影。
xx同学的开题答辩表现整体不错。陈述环节能够清晰表达系统的基本定位和实用价值，回答问题时对协同过滤算法的核心思想理解基本正确，功能模块划分比较清楚，技术选型也比较务实。需要注意的是，毕业设计时间安排在2025年，要合理规划进度，特别是算法部分建议先实现基础功能再考虑优化。数据获取方面要提前做好预案，如果真实用户数据难以获取，可以使用公开数据集完成系统验证。建议在后期的设计中补充详细的测试方案，包括功能测试和推荐效果的简单评估。整体开题通过，同意进入下一阶段工作。
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。