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，本次毕业设计的题目是《基于Python的动漫推荐系统的设计与实现》。系统面向B站动漫数据，主要解决“信息过载、找不到想看的番”这一痛点。核心功能有三块：1.个性化动漫推荐（根据用户历史评分与画像）；2.相关动漫关联（点进一部番就能看见“相似推荐”）；3.热门类型可视化（用柱状图、饼图直观展示近期最火的标签）。技术栈采用Python语言，后端Django写接口，前端Vue+Element-Plus做页面，Echarts画图，Scrapy负责爬取数据，数据库用MySQL，推荐算法先用“基于内容+协同过滤”的混合策略，后期看效果再调优。汇报完毕，请各位老师批评指正。
评委老师：为什么选择动漫推荐而不是电影或音乐？
答辩学生：我自己是资深二次元，B站也最常看番，数据好获取，兴趣驱动做起来更有动力。
评委老师：数据从哪来？是否涉及侵权？
答辩学生：用Scrapy爬B站公开页面，只拿标题、类型、评分、播放量这些字段，不碰用户隐私，也不做商业用途，基本符合robots协议。
评委老师：如果B站反爬怎么办？
答辩学生：先降速加代理，实在不行就用官方API 或者找开源数据集，保证能跑通 demo。
评委老师：推荐算法你提到“基于内容+协同过滤”，能一句话说清区别吗？
答辩学生：基于内容就是“喜欢A番，就找跟A同类型的番”；协同过滤是“跟你口味相似的人还喜欢B番，就把B推给你”。
评委老师：系统怎么知道用户真的喜欢推荐结果？
答辩学生：页面里放“点踩/点赞”按钮，记录点击率，两周后统计点击率大于60 %就算初步满意，再调模型。
评委老师：可视化只做“热门类型”吗？
答辩学生：先做这个最容易出图，时间够再加“每月新番走势”“评分分布”等仪表盘。
评委老师：开发计划怎么排？
答辩学生：2025年1-2周完成爬虫+清洗，3-6周搭框架跑通推荐，7周测试，8-9周写论文，10周答辩。
评委老师：如果最后推荐准确率不高，怎么兜底？
答辩学生：把“新番排行榜”直接放首页，至少保证用户能看到热门内容，再写分析总结改进思路，满足毕业要求。
评委老师评价：
xx同学选题贴近兴趣，技术路线清晰，对数据获取和算法区别都有朴素但正确的理解。计划安排松紧适度，预留了兜底方案，具备可操作性。建议后续重点关注数据质量和评估指标细化，继续完善即可。总体同意开题，预祝你顺利完成。
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。
