【开题答辩全过程】以 基于Python的电影推荐系统为例，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的电影推荐系统”。系统面向普通影迷，主要解决“找不到好片”的痛点：用户注册登录后，可以按类型浏览票房榜、查看未来三年票房预测曲线，系统还会根据个人浏览记录自动推荐“你可能喜欢”的影片；管理员在后台能一键爬取猫眼数据、清洗入库，并用可视化图表监控平台运营。前端用HTML+Bootstrap做响应式页面，后端用Django+Mysql，算法层先用最简单的“协同过滤+标签加权”，后期预留了Redis缓存和异步任务队列的接口，整个项目在PyCharm里开发，Navicat管库，争取2025年4月完成初版。
评委老师：你为什么选“电影推荐”这个题？有什么实际意义？
答辩学生：我平时爱看电影，但经常花半小时找不到想看的片，觉得如果能有一个小网站把“热榜+预测+个性推荐”放在一起，就能省时间。对影院或小程序运营者来说，这样的系统也能帮他们把旧片重新推给喜欢的人，提高票房，我觉得挺实用。
评委老师：系统里最核心的推荐功能打算怎么做？会不会很难实现？
答辩学生：第一步先用“用户看过相同类型→给高分→互相推荐”这种最基础的协同过滤，Python有surprise库，几行代码就能跑起来；等基础功能通了，再加“标签权重”微调，不会一上来就搞深度学习，所以难度可控。
评委老师：数据从哪来？能保证一直有新片吗？
答辩学生：用requests+BeautifulSoup写个小爬虫，定时去猫眼专业版抓“正在热映”和“待上映”列表，每天跑一次，把新增影片自动写进MySQL；只要猫眼网页结构不变，数据就能持续更新，后期真变了我再改解析规则。
评委老师：前端图表你打算用什么画？会碰到什么坑？
答辩学生：前端用ECharts，它只要引入js、传json就能出折线和饼图，Bootstrap页面里直接放div就能渲染；最可能的坑是数据格式对不上，我打算先在views里把queryset转成pandas再to_dict，这样字段名不会错位。
评委老师：如果用户量突然变大，推荐接口变慢怎么办？
答辩学生：现在先不做高并发，但代码里已经把推荐结果写成“可缓存”形式，后面真变慢，就装Redis，把算好的推荐列表缓存10分钟；再不行就把计算任务丢到Celery队列，让后台慢慢算，前端先读缓存，基本就能顶住。
评委老师：整个项目最大的风险点是什么？准备怎么应对？
答辩学生：最怕猫眼反爬把IP封了，导致没数据。我准备先加5秒随机延时+User-Agent池，真被封就手动导一批示例数据进去，保证系统能跑通演示，毕业答辩前能展示完整流程即可。
评委老师评价与总结：
xx同学选题贴近生活，目标功能清晰，技术路线“先简单后扩展”，符合本科毕业设计难度；对数据获取、缓存优化和反爬风险都有应对方案，意识到位。下一步把基础功能跑通、界面做整洁即可。总体开题可行，建议按计划推进，预祝大家2025年5月顺利验收。
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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