【开题答辩全过程】以 基于python爬虫对微博数据可视化及实现为例，包含答辩的问题和答案
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爬虫对微博数据可视化设计与实现》。系统主要解决“如何快速、稳定地采集微博公开数据，并以可视化方式呈现舆情”的问题。整体分成四大模块：①Scrapy多线程爬虫负责绕过反爬并采集微博文本；②MongoDB做数据清洗与存储；③用Word2Vec+BI_LSTM做情感极性判定；④前端用ECharts把地域、热度、情感走势、词云等结果展示在大屏上。技术栈以Python为主，辅以MongoDB、Vue+ECharts，实现“爬-存-算-显”闭环。
评委老师：为什么选择微博作为数据源，而不是抖音或小红书？
答辩学生：微博以短文本为主，数据公开度高，同时热搜机制让舆情爆发更集中，方便我这种基础一般的人快速拿到足量数据做实验。
评委老师：系统里用到的MongoDB和其他关系型数据库比有什么优势？
答辩学生：MongoDB不用提前建表，字段可灵活扩展；爬虫字段一旦变化，我直接存JSON就行，省去了改表结构的麻烦。
评委老师：你提到“绕过反爬”，具体用了哪些最简单有效的方法？
答辩学生：主要做了三件事：随机User-Agent、IP代理池、加3-5秒随机延时，再配合Scrapy自带的自动重试，就能挡住大部分封禁。
评委老师：情感分析为什么选BI_LSTM而不是直接调个现成库？
答辩学生：现成库对中文微博的口语化、表情符号支持不好，BI_LSTM能学到上下文的双向关系，实验里准确率比SVM高了8%，而且导师提供的模板代码好上手。
评委老师：前端大屏最关键的一个图表是什么？如何生成？
答辩学生：最关键的是一个随时间滚动的情感折线图。后端把按小时统计的正负面数量写成接口，前端ECharts直接拉数据画折线，颜色区分正负，就能实时看到舆情起伏。
评委老师：如果微博页面改版，你的爬虫大概需要多长时间修复？
答辩学生：页面一改，XPath/CSS选择器会失效，我一般10-20分钟就能在浏览器里重新定位元素并替换选择器，再跑一遍单元测试即可。
评委老师：项目最大的难点是什么？你准备怎么解决？
答辩学生：难点是验证码。我目前用打码平台自动识别，正确率90%左右；如果平台涨价，就切到手动打码+降低并发，保证能毕业就行。
评委老师：系统完成后，你觉得还能再扩展什么功能？
答辩学生：可以接入疫情、暴雨等突发事件关键词，实现自动预警短信；后续把前端做成微信小程序，导师说工作量够就毕业。
【评委评价与总结】
xx同学的开题陈述简洁明了，技术路线可行，实验步骤清晰，时间安排合理。能正视自身基础薄弱的问题并给出“化繁为简”的解决思路，体现了较好的工程思维。建议后续重点验证BI_LSTM在微博口语化文本上的真实效果，并预留应对验证码升级的方案。总体评价：开题通过，可进入下一阶段。
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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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