大兴网站建设价格小程序开发费用清单

大兴网站建设价格,小程序开发费用清单,免费模板素材网站有哪些,网页版传奇合击版大家好#xff0c;我是韩立。 写代码、跑算法、做产品#xff0c;从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓#xff0c;全栈都玩#xff1b;带项目、讲答辩、做文档#xff0c;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#xff0c;积累了不少…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。现在应该进度快的学校已经选完题开始开题答辩做程序了吧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灵感也给你参考思路。关注我毕业设计不再头秃平台分为用户和管理员两个角色用户可实现注册登录、个人信息管理、商品查看搜索、发布收藏、订单管理、留言互动及个性化商品推荐等功能管理员则负责账号、用户、商品分类、留言等模块的管理开题陈述各位老师好我的课题是《跳蚤市场二手物品交易推荐平台》。该系统旨在为高校学生提供一个便捷、可靠的二手物品交易服务平台。系统采用B/S架构基于Django框架和Python语言开发分为用户和管理员两大角色。用户端主要实现注册登录、个人信息管理、商品发布与搜索、收藏点赞、订单管理及在线留言等核心功能并引入协同过滤算法实现个性化商品推荐管理员端则负责账号管理、用户审核、商品分类管理、商品信息监管及留言管理等后台维护工作。技术选型上前端采用响应式布局确保多端适配后端使用Django快速开发框架数据库选用MySQL推荐模块通过协同过滤算法实现。系统力求界面友好、操作简单、信息安全以改善校园二手物品交易效率。答辩环节评委老师H同学你开题报告中提到二手市场空间巨大有70%的人群购买过二手商品请你具体说明一下你的系统主要面向哪些用户群体与闲鱼等综合平台相比你的目标用户定位有什么特殊性答辩学生老师我的系统主要面向高校在校学生群体。与闲鱼等综合平台相比特殊性体现在三个方面第一用户身份更纯粹通过学号认证或校园邮箱验证确保用户真实性形成校内信任圈第二交易场景更聚焦以学习资料、自行车、电子产品等校园高频闲置物品为主商品分类更贴合学生需求第三地理范围更集中交易双方通常在同校区或相邻校区支持线下当面交易降低物流成本和交易风险。这种垂直细分定位能更好满足校园场景下的便捷交易需求。评委老师你提到系统采用协同过滤算法实现商品推荐请简要说明一下协同过滤的基本原理并说明在你的系统中具体如何应用是用户基于还是物品基于答辩学生协同过滤算法的核心思想是相似用户喜好相似。我的系统将采用用户基于的协同过滤算法具体应用方式为通过分析用户对商品的浏览、收藏、点赞和购买行为构建用户-物品偏好矩阵。例如当用户A和用户B都频繁购买或收藏了考研资料、高等数学教材等学习用品时系统判断两者兴趣相似。若用户A还购买了英语四六级资料而用户B尚未购买系统就会向用户B推荐该英语资料。考虑到校园用户规模适中用户协同过滤比物品协同过滤更适合本场景且更易于实现。评委老师你的系统功能模块中包含了商品收藏点赞和订单管理请说明这两个功能的具体业务流程以及它们与推荐算法之间如何产生数据关联答辩学生商品收藏点赞的业务流程是用户在浏览商品详情页时可点击收藏或点赞按钮数据会写入用户行为表记录用户ID、商品ID、行为类型和时间戳。订单管理流程是买家下单→生成订单待支付状态→支付完成→订单状态更新为待发货→卖家确认发货→买家确认收货→交易完成。这两个功能会产生关键的用户行为数据收藏点赞属于弱偏好信号购买行为属于强偏好信号推荐算法会根据权重购买收藏点赞来量化用户兴趣动态更新推荐列表实现精准推送。评委老师开题报告中提到系统使用Django框架开发请说明Django的MTV架构具体指什么为什么选择Django而不是Flask或其他轻量级框架答辩学生Django的MTV架构指Model模型、Template模板和View视图。Model负责与数据库交互定义数据结构和业务规则Template负责页面呈现是包含变量的HTML文件View作为逻辑控制层接收请求、处理业务并返回响应。选择Django而非Flask主要基于三点第一Django内置ORM、认证系统、管理后台等组件能高效完成用户管理、商品管理等高频功能第二项目需求明确、功能模块完整Django的大而全特性可提高开发效率第三Django的安全机制更完善能有效防范SQL注入、CSRF等常见安全威胁更符合校园系统对信息安全的要求。Flask更适合微服务或小型原型开发。评委老师你的系统同时涉及商品信息发布、用户留言和订单交易如何保证信息安全和交易可信特别是如何防范虚假信息、恶意骚扰等校园二手交易常见问题答辩学生针对信息安全我的系统采取多层防护1用户注册必须通过学号或校园邮箱验证实名认证2商品发布需上传实物照片限制单日发布数量引入用户举报机制3留言系统实现敏感词过滤和频率限制禁止连续刷屏4订单交易采用平台担保模式资金先冻结在虚拟账户买家确认收货后再划转5数据库层面采用Bcrypt加密存储密码所有接口做防SQL注入处理。对于交易纠纷预留管理员介入接口可冻结账号并仲裁。技术难点在于举报审核的自动化识别初步计划结合图片OCR和文本相似度检测识别重复发布的虚假商品。评委老师你提到参考了Foro、Listia等国外平台但你的推荐算法是协同过滤而Listia采用的是积分竞拍模式。请问如果你的系统中某件二手商品如考研资料有5个卖家同时发布你的协同过滤算法是否会加剧头部效应让流量只集中在少数卖家如何避免这种情况答辩学生老师提的问题很尖锐。确实存在这个风险协同过滤可能强化热门商品曝光造成马太效应。我的解决方案是第一推荐算法中加入时间衰减因子新发布的商品获得初始曝光权重避免旧商品长期占据推荐位第二引入多样性惩罚项在推荐列表中限制同一卖家的商品数量和同类商品占比第三设置混合推荐策略协同过滤结果占70%剩余30%采用随机推荐或基于商品新鲜度的推荐给予长尾商品曝光机会第四在商品搜索结果中默认按综合排序发布时间卖家信誉价格而非单纯按热度。这样既能发挥协同过滤的优势又能保证平台公平性和商品多样性。评委老师你的进度安排显示2025年3月26日至4月14日要完成系统单体测试、整体测试及论文制作总共只有20天。如果在这个阶段发现协同过滤算法在真实数据下准确率不理想如推荐精准度低于60%或者推荐响应时间超过3秒影响用户体验你的应急预案是什么是降低算法复杂度还是更换推荐方案答辩学生针对算法准确率问题我会预留A/B测试切换机制实现基于内容的推荐作为备选方案通过商品标题、描述、类别的TF-IDF相似度计算若协同过滤准确率不达标可在后台配置中心一键切换算法或混合使用。对于性能问题已规划缓存策略将推荐结果存入Redis缓存设置2小时过期时间避免实时计算同时优化数据库查询对用户行为数据做预聚合处理。若响应仍不达标则降级为热门商品推荐保证系统可用性。时间上我在3月初就会开始单元测试预留至少15天的算法调优缓冲期确保核心功能稳定。若确实无法达到预期会在论文中如实分析算法局限性并给出优化方向不影响整体进度。评委老师评价与总结H同学的开题答辩整体表现良好准备充分回答问题思路清晰。选题贴合校园实际需求技术路线明确功能模块设计完整。对Django框架、协同过滤算法等核心技术有较深入理解能针对校园场景设计差异化功能。在信息安全、算法公平性等方面也考虑到了潜在风险和应对策略体现了较好的系统设计思维。不足之处在于1对推荐算法的评估指标如准确率、召回率缺乏明确定义2未充分说明如何获取初始数据冷启动问题3测试方案略显笼统建议补充性能压测和用户体验测试的具体指标。建议在后续开发中加强算法效果量化评估完善异常处理机制并考虑引入用户评价反馈闭环来持续优化推荐质量。总体而言该课题具备可行性与实用价值同意开题望按计划推进。以上是H同学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参考