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，我的课题是“基于Python的豆瓣图书聚类分析系统”。系统采用B/S架构，管理员可一键爬取豆瓣图书数据、做K-means聚类、生成Echarts可视化大屏；用户可按书名查询、查看聚类结果并导出Excel。后端用Python3.7+Django+Scrapy，大数据部分用Hadoop MapReduce，数据库用MySQL，前端用Vue.js，开发工具是PyCharm和Navicat。
评委老师：为什么选“豆瓣图书”做数据源？
答辩学生：豆瓣图书页面结构规范、字段完整，评分、评论数等区间标度变量丰富，方便做聚类，而且不用登录就能爬，技术门槛低。
评委老师：系统到底能给普通读者带来什么实际好处？
答辩学生：读者输入一本喜欢的书，系统会把同类书聚成一类，相当于免费“猜你喜欢”，减少挑书时间。
评委老师：用K-means算法需要提前指定聚类个数k，你准备怎么选？
答辩学生：先用“手肘法”画SSE曲线，找到拐点当k值，如果拐点不明显就再让管理员多试几个k，看哪组结果更容易解释。
评委老师：爬取数据量大时，如何避免被豆瓣封IP？
答辩学生：在Scrapy里加下载延迟、随机User-Agent、用IP代理池，控制每天总量不超过5000条，同时尊重robots协议。
评委老师：Hadoop在本项目里具体做什么？
答辩学生：当图书超过20万条时，用MapReduce并行计算每个标签的平均评分、评论数，加快统计速度，不然单机跑得太慢。
评委老师：可视化大屏主要展示哪些图？
答辩学生：聚类散点图、各簇平均评分柱状图、标签词云、评分分布饼图，四个图一页，管理员截屏就能放论文。
评委老师：如果某本书信息缺失评分，你怎么处理？
答辩学生：先补零会拉低均值，所以我用同标签下的平均分填补，如果同标签也不够，就直接删掉这条记录。
评委老师：系统测试打算怎么做？
答辩学生：分两步：功能测试用黑盒，管理员爬50条数据跑通聚类；性能测试用JMeter模拟100个用户同时查书，看页面能否在3秒内返回。
评委老师：进度安排里，哪一周最可能延期？
答辩学生：第6-8周做可视化，如果Echarts图表调样式卡壳，可能拖一周，我提前把代码模板找好，尽量不掉链子。
评委老师评价：xx同学选题贴近生活，技术路线清晰，能意识到数据缺失、性能等实际问题并给出简单可行对策，符合本科毕业设计难度。下一步按计划推进，注意及时备份数据和代码，预祝你顺利完成。
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
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博主，没有选题的也可以联系我们进行帮你选题、定功能和建议。
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