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Python的美妆产品推荐系统的设计与实现》。随着美妆市场的快速发展，消费者面临产品选择困难的问题，本系统旨在通过个性化推荐帮助用户快速找到适合的美妆产品。
系统主要包含四大功能模块：第一是美妆产品与推荐模块 ，收集产品信息并通过协同过滤算法实现个性化推荐；第二是论坛交流模块 ，支持用户发帖评论，促进用户互动；第三是数据爬取模块 ，管理员可爬取淘宝或京东的销售数据；第四是可视化看板模块，使用ECharts图表展示数据分析结果。
技术栈方面，前端采用HTML/CSS/JavaScript配合Bootstrap和jQuery，后端使用Python的Flask框架，数据库选用MySQL，数据分析使用Pandas库，可视化采用ECharts，爬虫技术使用Python的Requests或Scrapy框架。系统计划于2025年3月至4月完成各模块开发与测试，5月进行论文定稿与答辩准备。以上是我的开题陈述，请各位老师批评指正。
评委老师： 你的系统为什么要选择Python作为开发语言？有什么特别的优势吗？
答辩学生： 选择Python主要有三个原因：第一，Python语法简洁易懂，适合我这种基础不太好的学生快速上手；第二，Python有丰富的数据分析库，比如Pandas、NumPy，正好适合我们系统需要做数据清洗和分析的需求；第三，Python的Flask框架轻量级，搭建Web后台比较简单，配合ECharts做可视化也很方便。
评委老师： 你提到的协同过滤推荐算法，能简单解释一下它是怎么工作的吗？你准备用基于用户还是基于物品的协同过滤？
答辩学生： 协同过滤算法主要是通过找到相似的用户或物品来进行推荐。我打算用基于用户的协同过滤，就是找到和我兴趣相似的其他用户，然后把他们喜欢的、但我还没买过的产品推荐给我。比如用户A和用户B都喜欢口红A，如果用户A还喜欢口红B，而用户B没买过，那就把口红B推荐给用户B。实现上我计划用Python的Surprise库或者自己用Pandas计算用户相似度，这样代码量不会太大，适合我的水平。
评委老师： 你的系统需要爬取淘宝或京东的数据，这些网站都有反爬虫机制，你打算怎么解决这个问题？
答辩学生： 这个问题我确实考虑到了。我计划采取几个措施：第一，设置合理的请求间隔时间，比如每隔几秒请求一次，避免频繁访问被封IP；第二，使用User-Agent池随机切换，模拟不同的浏览器访问；第三，如果条件允许，我会使用Selenium模拟浏览器操作，因为淘宝有JavaScript渲染，普通爬虫可能抓不到数据；第四，如果实在爬取困难，我准备先用公开的电商数据集做测试，保证系统功能完整，然后再尝试爬取少量数据作为演示。
评委老师： 你的可视化看板要展示哪些具体的数据？怎么体现"美妆知识"和"适合什么肤色"这些个性化信息？
答辩学生： 可视化看板主要展示：销售排行榜（比如销量Top10的品牌）、价格分布区间、产品类别占比（口红、粉底、眼影等）、用户评价词云。关于美妆知识，我计划在图表旁边添加产品详情说明，比如点击某个口红产品，右侧显示适合什么肤色、滋润度如何、有没有副作用等信息。如果技术实现有困难，我会在论坛模块中设置"美妆知识"板块，让用户分享使用心得，管理员整理成科普帖子，这样也能达到展示美妆知识的目的。
评委老师： 你的数据库设计大概需要哪些表？用户画像数据怎么存储？
答辩学生： 我计划设计这几张主要表：用户表（存储用户名、密码、肤质类型、肤色等基本信息）、产品表（存储产品名称、品牌、类别、成分、适用肤质、价格等）、用户行为表（记录用户的浏览、收藏、购买记录，用于推荐算法）、论坛帖子表和评论表。用户画像主要通过用户表里的肤质、肤色字段，加上用户行为表里的历史数据来构建，不需要太复杂的结构，基础字段能满足推荐需求就行。
评委老师： 你的进度安排看起来比较紧，3月份要完成好几个模块，如果某个模块延期了怎么办？
答辩学生： 老师您说得对，我确实预留了一些缓冲时间。我的计划是优先保证核心功能------推荐模块和基础的前端展示，这两个必须在3月中旬前完成。数据爬取和可视化如果遇到困难，我可以先用模拟数据代替，保证系统能跑起来。论坛模块是锦上添花的功能，如果时间不够可以简化，只做基本的发帖和评论。另外，我每周都会跟指导老师汇报进度，遇到问题及时调整，确保4月底能完成整体测试和论文初稿。
评委老师评价与总结
评委老师： 好的，xx同学的答辩到此结束。总体来说，你的开题报告结构完整，对系统的功能规划比较清晰，技术选型也符合实际水平。有几点建议：
优点方面： 选题贴近生活，有实际应用价值；技术栈选择合理，Python+Flask适合快速开发；对困难有预判，比如提到反爬虫的应对措施和备选方案，这说明你做了一定功课。
需要注意的地方： 第一，协同过滤算法虽然思路对，但实现时要注意数据稀疏性问题，如果用户量小可能效果不佳，建议同时考虑基于内容的推荐作为补充；第二，淘宝京东的反爬机制很强，不要把过多精力放在这上面，优先保证系统主体功能；第三，进度安排要严格执行，特别是3月份是关键期，建议每周末检查任务完成情况。
总结： 该开题报告基本符合要求，研究内容明确，技术路线可行，同意开题。希望你按计划推进，遇到技术难点及时与指导老师沟通，顺利完成毕业设计。答辩结束。
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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