韩立。就是大家好，我
写代码、跑算法、做产品，从 Java、PHP、Python 到 Golang、小程序、安卓，全栈都玩；带任务、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！
该平台基于 B/S 架构，按管理员与用户两类角色划分核心功能，同时依托大数据技巧实现数据处理与价值挖掘：
- 管理员功能：涵盖 10 项核心管理与分析能力，包括用户信息（查看、增删改）管理、旅游景点（名称、地址等）与景点类型（自然景观、历史文化等）管理、旅游路线（行程、景点列表）与路线预订（预订人、费用）管理、酒店信息（价格、地址）与酒店预订管理，可上传 / 删除旅游图片用于展示，能借助协同过滤算法分析用户行为实现个性景点推荐，还可借助 ECharts 将分析结果转化为柱状图、折线图等可视化图表，辅助决策。
- 用户功能：具备 7 项旅游服务功能，帮助用户注册登录以使用个性化服务，可浏览景点详情与相关图片、按景点类型筛选目标景点，能查看环境推荐的旅游路线并完成预订，也可查询酒店信息及进行酒店预订，满足日常旅游服务需求。
- 核心支撑效果：依托 Hadoop 处理海量景点、游客行为、消费等多维度信息，为管理决策与个性化推荐提供数据基础，经过 ECharts 实现数据可视化展示，助力管理员直观掌握旅游数据规律。
【开题陈述】
各位老师好，我是H同学，课题是《Python基于大资料的四川旅游景点数据分析与可视化》。系统采用B/S架构，后端用Python+Django，引入基于用户相似度的协同过滤算法做个性化推荐；大数据层用Hadoop+PySpark结束景点日志与订单的离线计算；前端用Vue+ECharts搭建可视化大屏与后台管理，MySQL存储业务数据。
平台分游客和管理员两端：游客可浏览景点、筛选类型、查看/预订路线与酒店、接收个性化推荐；管理员则维护景点、路线、酒店、订单及上传图片，并通过可视化图表监控客流、收入与空气质量，为四川旅游提供数据决策支持。
——答辩开始——
评委老师：为什么一定要用Hadoop？单机Python+pandas不能满足你们的数据量吗？
答辩学生：我们拿到省文旅厅脱敏样本，近三年九寨沟、峨眉山等6大5A景区门禁+票务日志共2.3亿条，原始CSV 480 GB。单机pandas读入就要6小时，内存溢出；用Hadoop三节点集群，MapReduce分片后40分钟完成ETL，后续Spark SQL跑推荐矩阵分解，时间从单机的11小时降到38分钟，所以必须上分布式。
评委老师：协同过滤算法冷启动难题怎么解决？新景点没有评分怎么办。
答辩学生：采用“内容+协同”混合策略：新景点先用内容特征（关键词、类别、地理坐标）计算余弦相似，给用户做基于内容的Top-N推荐，同时把新景点随机插入5%曝光池收集点击；当交互>30次后切换为ItemCF，构建平滑过渡。
评委老师：可视化大屏里“空气质量”指标来源是什么？如何保证实时性？
答辩学生：对接省生态环境厅Open API，每30分钟拉取111个国控站点的PM2.5、O₃小时值；结合景区经纬度用反距离加权插值，写入Kafka，Spark Streaming每5分钟计算一次景区级别AQI推向前端，延迟控制在6分钟以内。
评委老师：系统安全方面，Django默认开启CSRF，但旅游电商场景常要用小程序分享，关闭CSRF又怕被攻击，你们怎么权衡？
答辩学生：采用“分域策略”——管理后台保持CSRF开启，只允许Cookie SameSite=Strict；游客端H5和小程序走JWT+HTTPS，POST请求头带Authorization Bearer，Django用django-cors-headers做白名单，既满足分享又避免CSRF。
评委老师：MySQL在高峰查询QPS大概多少？假如“十一”黄金周瞬时并发1万，你们如何压测并优化？
答辩学生：用locio模拟1万并发，95%响应<420 ms，发现瓶颈在“景点详情+库存”联表；已把库存字段拆成独立Redis缓存，读写分离，MySQL只负责最终一致性，压测后QPS从1800提到7600，满足峰值。
评委老师：请用一句话说明你的系统与省文旅厅已上线的“智游天府”平台最大的差异。
答辩学生：“智游天府”侧重政务监管与门票预约，我这套环境把“推荐+预订+可视化”做成轻量化SaaS，5分钟可接入一个县域，并首次把空气质量实时融入路线推荐，这是省平台尚未覆盖的闭环场景。
——评委总结——
H 同学的开题报告选题贴合四川旅游业发展实际需求，研究目的和意义明确，对国内外研究现状的梳理清晰，能准确识别现有研究的不足并针对性设计架构机制。技术栈选择合理，B/S 架构、Python+Django、Hadoop、ECharts 的组合能有效支撑大数据处理、个性化推荐和素材可视化需求；功能模块按角色划分全面，覆盖了管理员的数据管理、分析决策需求和用户的旅游服务需求，逻辑完整。
问答环节中，H 同学对系统技术细节、算法逻辑、数据安全等问题的回答条理清晰，体现出对课题的深入理解，尤其在推荐效果差异化设计、数据联动机制等方面的思考具有实用性。但需注意后续开发中，需进一步细化 Hadoop 数据处理的具体流程、ECharts 可视化图表的交互设计，确保功能落地性。
选题贴合四川旅游大省需求，技术路线完整，大数据、推荐、可视化、安全、性能均有落地措施；若能在论文中补充与“智游天府”接口兼容性的说明，并给出黄金周真实并发测试截图，成果有望达到优秀。总体同意开题，按计划推进。
H同学的就是以上毕业设计答辩过程，假设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。
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