【开题答辩全过程】以 基于大数据的混合音乐推荐系统为例，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！
答辩学生：各位老师好，我叫xx同学，我的课题是“基于大数据的混合音乐推荐系统”。系统主要解决“歌多、人懵”的问题，给用户“猜你喜欢”的歌单。核心功能就三块：①按风格/语种快速分类找歌；②播放页能看流量、看资讯、写评论；③系统每天自动推一份“有联系”的私家歌单，让用户省掉翻歌时间。技术栈很简单：Windows 环境，Java 写后台，Vue 画页面，MySQL 存数据，Navicat 做可视化，IDEA 一键跑代码。陈述完毕，请各位老师批评指正！
评委老师：做推荐系统得先有数据，你准备去哪儿弄千万级音乐数据？
答辩学生：我先去爬“网易云音乐”公开接口，拿歌名、歌手、标签、评论数，大概 20 万条，再合并 30 万条 Last.fm 开放数据集，够跑实验就行，真上线再对接学校服务器里的正版曲库。
评委老师：Java 后台用啥框架？
答辩学生：SpringBoot，配 MyBatis-Plus，老师教过，配置少，自带 Tomcat，省事。
评委老师：推荐算法你准备怎么“混合”？
答辩学生：先跑一个“协同过滤”找相似用户，再跑一个“内容-based”按风格标签找相似歌，最后把两个打分加权平均，权重 0.6+0.4，谁高谁排前面。
评委老师：前端 Vue 怎么跟后台对接？
答辩学生：用 Axios 发 REST 请求，后台统一返回 JSON，跨域在 SpringBoot 里加 @CrossOrigin 注解，一分钟搞定。
评委老师：MySQL 里表怎么设计的？
答辩学生：三张核心表：user 表存账号密码，song 表存歌曲基本信息，rating 表存用户-歌曲-评分，主外键用 id 连起来，查询先走索引，不怕慢。
评委老师：如果新用户啥历史都没有，怎么冷启动？
答辩学生：让他先选 3 个喜欢的风格标签，系统按标签随机推 20 首热歌，他只要听 5 首打分，就能激活协同过滤。
评委老师：系统怎么算“推荐成功”？
答辩学生：用“点击率”行不行？推 10 首歌，用户点 3 首以上就算一次成功，我计划把整体点击率做到 25% 就达标。
评委老师：进度怎么安排？
答辩学生：2025 年 11 月前把数据爬完；12 月把登录、播放、评论做完；2026 年 3 月前跑通推荐算法；4 月写论文；5 月答辩。
评委老师：最后演示时，如果推荐结果全跑不动，你怎么办？
答辩学生：我留好“手动歌单”兜底，演示前先在后台缓存 50 组高分歌单，真跑不动就加载缓存，保证页面能点开、能放歌，不尴尬。
【评委评价与总结】
评委老师：xx同学思路清楚，技术选型贴合基础，冷启动、兜底方案都有，进度安排也现实。接下来把数据集、表结构和接口文档再细化，争取把“点击率”实验做扎实。总体可进入下一阶段，开题通过。加油！
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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