【开题答辩过程】以《基于协同过滤算法的彩妆商城系统的设计与实现》为例，不会开题答辩的可以进来看看
个人简介
慕婉学姐精通Java、PHP、微信小程序、Python、Golang和安卓开发等语言，擅长开发大数据、深度学习、网站、小程序、安卓应用和算法项目。平时从事项目定制开发、代码讲解、答辩教学和文档编写，也掌握一些降重技巧。感谢大家的持续关注！
近期，由于许多同学在选题阶段既想创新又担心内容量，学姐将分享更多新颖的选题和开题答辩案例，希望能为学弟学妹们提供更多的灵感和选择，帮助大家设计出更具有创新性的作品
开题陈述
各位老师好，我是软件工程专业的慕婉同学。今天我开题的课题是 “基于协同过滤算法的彩妆商城系统的设计与实现”。
该系统主要为满足用户线上选购彩妆的需求，借助协同过滤算法实现个性化商品推荐，同时支持用户购物、管理员管理商城等功能，相比传统购物方式，能节省用户选购时间、提供更丰富商品信息，还能降低企业运营成本。
功能模块上，分为前台用户和后台管理员两部分：前台用户可实现注册登录、查看彩妆信息、添加购物车、提交订单、管理个人信息与收藏等操作；后台管理员能进行登录、修改个人信息、管理彩妆种类与信息、处理订单、管理互动交流内容及系统信息。
技术栈方面，开发工具用 IntelliJ IDEA，数据库选 MySQL，前端用 Vue 框架，后端用 SpringBoot 框架，服务器采用 Tomcat，核心推荐功能依赖协同过滤算法。接下来请各位老师批评指正。
问答环节
评委老师 ：慕婉同学，你提到系统用了协同过滤算法做个性化推荐，那这个算法具体是怎么根据用户情况推荐彩妆的呀？
答辩学生：
协同过滤算法主要是根据用户的历史行为来推荐的。比如用户之前浏览过某几款口红，或者把特定色号的粉底液加入过购物车、收藏过，算法就会分析这些行为，找出和该用户偏好相似的其他用户喜欢的彩妆，或者和用户浏览过的商品相似的彩妆，然后把这些彩妆推荐给用户，让用户更快找到可能感兴趣的产品。
评委老师 ：系统的前台用户模块里有 “互动交流” 功能，那用户具体能通过这个功能做什么呢？
答辩学生：
用户通过互动交流功能，可以在商城里和其他用户沟通。比如分享自己用某款眼影的心得、讨论不同品牌粉底液的使用效果，还能咨询其他用户关于彩妆选择的建议，这样不仅能让用户更了解产品，也能让购物过程更有互动感，提升用户的购物体验。
评委老师 ：你选择用 SpringBoot 做后端、Vue 做前端，那这两个框架分别能给系统开发带来什么方便呢？
答辩学生：
SpringBoot 简化了后端开发的过程，不用做很多复杂的配置，能提高开发效率，还能自动监控系统运行情况，方便后续维护；Vue 是轻量级的前端框架，学起来和用起来都比较容易，而且能做出交互性好的界面，比如用户浏览彩妆列表、点击查看详情时，界面响应会很流畅，让用户用着更舒服。
评委老师 ：按照工作进度计划，第 5 周要完成数据库设计，那你设计数据库的时候，会考虑存储哪些和彩妆相关的数据呢？
答辩学生：
老师，设计数据库时，和彩妆相关的数据会包括彩妆的基本信息，比如彩妆 ID、名称、所属种类（像口红、眼影、粉底液这些）、规格（比如口红的色号、粉底液的色号和容量）、价格、库存数量，还有彩妆的图片地址、详细介绍这些。这样存储后，不管是用户查看彩妆信息，还是管理员管理彩妆，都能准确获取到需要的数据。
评委老师 ：系统开发中提到了 “购物车管理” 是难点，那你打算怎么确保购物车里商品的数量、价格这些信息是准确的呢？
答辩学生：
老师，我打算从两个方面来保证。一方面，用户添加商品到购物车时，系统会实时从数据库获取该商品当前的价格和库存，避免显示过时的信息；另一方面，如果商品价格调整或者库存减少，系统会自动更新购物车里对应商品的价格和可购买数量，比如某款腮红库存只剩 2 个了，用户购物车里该腮红的数量就不能超过 2 个，这样就能确保购物车信息准确。
评委老师 ：在时间可行性里提到答辩前有半年多时间开发，那你第 8-10 周的系统测试，会主要测试哪些功能呢？
答辩学生：
老师，第 8-10 周的测试会覆盖系统的主要功能。比如测试用户注册登录是否正常，能不能成功添加商品到购物车、提交订单；测试管理员能不能顺利添加新的彩妆种类、修改彩妆信息、处理订单；还要测试协同过滤算法的推荐功能，看推荐的商品是不是符合用户偏好，另外也会测试系统会不会出现卡顿、数据错误这些问题，确保系统能稳定运行。
评委评价与总结
评委老师：
慕婉同学，从开题陈述和问答环节能看出，你对 “基于协同过滤算法的彩妆商城系统的设计与实现” 课题的定位、功能模块划分和技术选型都有清晰的认知，陈述逻辑连贯，能准确说明系统的核心价值和各部分的作用。面对老师提出的算法应用、功能细节、技术优势、开发进度等问题，你都能结合开题报告内容和实际开发需求，给出通俗易懂且具体的回答，体现出前期做了充分的调研和思考，对基础较差的学生来说，这份准备值得肯定。
不过也有可完善的地方，比如协同过滤算法的具体实现步骤，后续可以结合简单的代码逻辑进一步细化；数据库设计中表与表之间的关联关系，也可以提前梳理清楚，避免后续开发出现数据关联问题。
总体来看，你的开题报告内容完整，课题符合电子商务发展趋势，技术路线成熟可行，进度安排合理，同意通过本次开题答辩。希望你在后续开发中，针对上述细节问题进一步优化方案，按时完成系统开发和论文撰写，顺利通过最终答辩。
以上便是慕婉同学《基于协同过滤算法的彩妆商城系统的设计与实现》的毕业设计答辩过程，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
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慕婉，没有选题的也可以联系我们进行帮你选题、定功能和建议