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【开题答辩实录分享】以《基于协同过滤算法的经济型酒店推荐系统》为例进行答辩实录分享

news 2025/10/4 8:08:48

大家好，我是韩立。

写代码、跑算法、做产品，从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓，全栈都玩；带项目、讲答辩、做文档，也懂降重技巧。
这些年一直在帮同学定制系统、梳理论文、模拟开题，积累了不少“避坑”经验。

新学期开始，很多人卡在选题：想要新颖，又怕做不完。接下来我会持续分享一批“好上手且有亮点”的选题思路和完整开题答辩案例，给你参考，也给你灵感。关注我，毕业设计不再头秃！

基于协同过滤算法的经济型酒店推荐系统（以济南市为例），核心解决用户预订经济型酒店时信息过载、选择困难的问题，功能围绕 “数据处理 - 个性化推荐 - 系统管理” 展开：通过 Python 爬虫获取携程、艺龙等平台的济南市酒店数据（含价格、评分、用户评价、月销量等），经去重、标准化等预处理后，依托基于邻域的协同过滤算法（以余弦相似度计算酒店 / 用户相似度），为用户推荐高性价比经济型酒店；同时搭建 MySQL 数据库存储酒店与用户数据，支持用户端查看推荐结果、管理员端管控数据与系统功能，还通过准确率、召回率等指标评估推荐效果，结合小范围用户测试优化算法，最终实现经济型酒店的精准推荐与高效管理。

【开题陈述】

各位老师好，我是H同学，课题是《基于协同过滤算法的经济型酒店推荐系统》。系统聚焦济南市，为游客提供高性价比酒店推荐；主要模块包括爬虫采集、数据预处理、用户-酒店评分、基于用户的协同过滤推荐、Top-N结果展示与可视化。

技术栈：Python3.8 + Scrapy爬虫、pandas预处理、MySQL存储、余弦相似度UserCF、Django Web框架，计划2025年5月完成上线。

【答辩开始】

评委老师：新注册用户没有任何评分，你怎么给他生成推荐列表？

答辩学生：走‘热门+属性默认’策略：先按近30天销量+评分加权取Top20，再与用户注册时选择的‘价格区间、商圈偏好’做交集，保证首页不为空，同时记录首次点击为后续CF积累种子数据。

评委老师：余弦相似度需要向量，你如何把酒店的离散字段（星级、商圈、价格段）变成数值向量？

答辩学生：用One-Hot编码星级、商圈，价格段做分箱后LabelEncoder，再把用户-酒店评分作为权重乘到各维度，形成稀疏向量，既保留语义又降维。

评委老师：MySQL里存用户评分表，如果日活涨到5万，查询邻居用户时全表扫描会变慢，你怎么优化？

答辩学生：对(user_id,hotel_id)建联合索引，并把评分>0的记录单独建materialized view邻居表；在线计算时先读视图，把O(n)降到O(k)，k≈平均评分条数200，查询从2 s降到80 ms。

评委老师：爬虫每天跑一次，酒店价格动态变化，你如何保证推荐结果不过期？

答辩学生：价格字段加last_update时间戳，推荐接口先过滤24小时内未更新的酒店，再跑CF；同时用Redis缓存推荐列表，设置6小时TTL，价格变动后主动失效对应key，保证新鲜度。

评委老师：用户给同一家酒店多次评分又删除，评分表会无限软删除膨胀，怎么防止？

答辩学生：对(user_id,hotel_id)建唯一索引，用REPLACE INTO：存在即更新score与update_time，不存在则插入，物理行始终一条，避免膨胀。

评委老师：后期想引入‘情感分析’把用户评论也量化进评分，你会如何融合进现有CF框架，并保证线上接口P99延迟<300 ms？

答辩学生：离线用SnowNLP算每条评论情感值[-1,1]，按酒店维度平均后得到sentiment_score，写入hotel表；在线推荐阶段把原始评分与sentiment_score加权（0.85评分+0.15情感），仍走余弦相似度，因情感值已提前算好，接口P99实测220 ms，满足要求。

评委老师：学校要求等保2.0，对用户评分数据做‘加密存储+审计’，你会如何改造现有MySQL方案？

答辩学生：升级到MySQL 8.0，启用TDE表空间加密；评分字段再作AES-256-CBC列级加密，密钥放KMS；同时开binlog+audit plugin，审计平台通过Debezium拉取变更，满足‘存取留痕’的等保要求。