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毕设选题

数据分析

自然语言处理

计算机视觉

推荐系统

选题迷茫

选题的重要性

更多选题指导

最后 

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       大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦（见文末）!

以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题

       🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

        更多选题指导:

        最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

        大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是

      🎯 python毕业设计选题怎么选？2026 届避坑 + 热门方向推荐（导师认可选题）

毕设选题

        人工智能与大数据方向的毕业设计可以涵盖多个研究方向，包括智能数据分析、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和预测建模等。大数据技术处理和分析海量信息，提取有价值的洞察，包括数据挖掘技术，如聚类、分类和回归分析，利用机器学习与深度学习算法如决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络和循环神经网络等来构建模型，识别模式并进行预测。大数据处理框架能够有效地处理和存储大规模数据集，提高计算效率和处理速度，数据可视化工具将复杂的数据分析结果以直观的方式展示出来，从而便于用户理解和决策。

数据分析

        数据分析方向的毕业设计研究方向，主要围绕几类核心技术展开，用更直白的话来说就是：数据治理与管理，负责把数据从采集到使用的全流程管好用好，保证数据准确、安全；实时数据分析，专门处理那些实时产生的流数据，比如随时更新的交易、交通信息，能快速从中发现动态变化；数据挖掘与机器学习，靠各种算法从大量数据里找出隐藏的规律，比如用户偏好、风险趋势；数据可视化，把分析出来的结果做成图表、地图这些直观的形式，让人一眼看明白；自然语言处理，专门解读文字数据，比如分析评论、处理文档；时间序列分析，针对按时间顺序排列的数据，比如每天的销量、气温，用来预测未来的变化。

以下是一些选题题目的样例，希望可以为大家更好地理解具体的研究方向：

• 基于大数据的高校疫情防控系统
• 基于大数据分析的智能客服系统
• 西藏非遗舞蹈知识图谱可视化研究
• 基于网络安全技术的软件开发系统
• 基于锅炉四管管理的防磨防爆系统
• 基于大数据技术网络舆情分析系统
• 基于数字孪生的船舶远程运维系统
• 基于北斗三号的自然生态监测系统
• 基于智能鞋垫的足部数据可视化系统
• 基于数据可视化的勤工俭学管理系统
• 基于文本分析的动漫电影推荐系统设
• 基于大数据的高校教学质量评价系统
• 基于大数据分析的用电异常检测系统
• 基于大数据的指控系统发展方向初探
• 基于视频大数据的隧道安全监测系统
• 基于物联网的配电网络智能监控系统
• 基于全生命周期的新能源数字化系统
• 基于大数据的远程设备智能检测系统
• 基于Python的线上教学情况可视化系统
• 基于Python的项目可视化管理信息系统
• 基于Python爬虫的招聘数据可视化分析
• 基于数据可视化的城市道路交通态势监测系统
• 基于python的企业客户信息可视化系统
• 基于云计算和大数据技术的医疗信息管理系统
• 基于云平台的高校师生电子健康档案管理系统
• 基于态势感知的发射机故障隐患智能预警系统
• 基于数据驱动的全链条制造末端数据采集系统
• 计算机系统在应急救援决策支持系统中的应用
• 基于人工智能技术的计算机网络安全防御系统
• 基于大数据分析的高校后勤信息智能管理系统
• 基于关联规则挖掘的卷烟厂空调系统节能优化
• 基于Python的气象数据应用可视化分析系统
• 基于Python的心肌缺血病历信息可视化系统
• 基于文本分析的大学生网络借贷评论数据分析系统
• 基于Python的智慧农业数据可视化管理系统
• 基于电气距离的电力系统网络拓扑结构可视化研究
• 基于Python的光学实验仿真数据可视化系统
• 基于Python的朝阳区区气温数据可视化系统
• 基于POI大数据可视化分析的生活配套服务研究
• 基于多源异构数据融合的低代码MES可视化系统
• 基于python的公众号粉丝数据分析可视化系统
• 基于ECharts的鲜苹果数据分析与可视化研究
• 基于Python爬虫的西安市天气数据可视化分析
• 基于Python的电子商务数据分析与可视化系统
• 基于Python爬虫的豆瓣书籍数据分析和可视化
• 基于Python爬虫技术的招聘信息数据可视化分析
• 基于Python爬虫的豆瓣电影影评数据可视化分析
• 基于Python的学习者基本数据分析与可视化系统
• 造血干细胞移植术后随访系统的设计与数据可视化实现
• 基于Python的西北地区能源概况分析与评价系统
• 基于PyEcharts的尾气排放数据可视化监控平台
• 基于Python的教师研修数据采集与可视化分析系统
• 基于Hadoop平台的准大学生网购手机消费行为分析
• 基于K-means聚类算法的青岛房屋分布及价格分析
• 基于python的电商平台大闸蟹销售数据可视化系统
• 基于深度学习针对水凝胶挤出式打印成型的实时监测技术
• 基于实时再生数的COVID-19预测模型及可视化平台
• 基于Scrapy的大数据学情分析系统就业岗位数据爬取
• 基于Python的空气气溶胶放射性监测数据可视化系统
• 基于Python的大学物理成绩分析教学质量可视化系统
• 基于PyEcharts交互式地理图的地质灾害统计分析
• 基于SpringBoot的云主机资源采集与可视化系统
• 基于Python的新能源汽车行业股票数据可视化分析系统
• 基于Python+PyEcharts的维修工单可视化系统
• 基于Python+Echarts的楼盘销售数据可视化系统
• 基于二类Logistic回归的小微企业网贷在线评估及实现
• 基于数据可视化和Apriori关联算法的知网文献数据分析

自然语言处理

        自然语言处理方向的毕业设计研究方向，主要围绕几类核心技术展开，用更直白的话来说就是：文本分类与情感分析，负责给文字内容贴标签、判倾向，比如给新闻分领域、判断商品评论是好评还是差评；文本生成与摘要，专门把长文本提炼成短摘要，或者按需求生成内容，比如自动写新闻摘要、生成简单的聊天回复；命名实体识别与信息抽取，从文字里挑出关键信息，比如从合同里找出甲方乙方、从病历里提取病症和用药；机器翻译与跨语言处理，帮不同语言做转换，比如把英文产品说明译成中文，或者处理小语种的简单文本；对话系统与智能问答，搭建能跟人聊天或答问题的工具，比如校园常见问题问答机器人、客服自动回复系统。

以下是一些选题题目的样例，希望可以为大家更好地理解具体的研究方向：

• 基于知识库的医学智能问答系统
• 基于语义和链接的话题跟踪方法
• 基于知识图谱的限定域问答系统
• 基于跨模态技术的图像检索系统
• 基于统计物理的文献大数据分析
• 基于关键词匹配的客服质检系统
• 基于微博客的热点话题发现系统
• 基于流式大数据的音乐推荐系统
• 基于主题模型的开放域对话系统
• 基于文本和图像模态的幽默识别
• 基于语义的中文词义消歧技术研究
• 基于篇章分析的作文自动评分研究
• 基于依存关系语言模型的应用研究
• 基于RCNLP人事管理信息系统
• 基于得分矩阵的统计机器翻译模型
• 基于大型语言模型的文旅问答系统
• 基于依存句法的汉语语篇特征研究
• 基于.NET平台的智能答疑系统
• 基于深度学习的语音情感交互系统
• 基于自然语言处理的策略生成系统
• 基于机器阅读理解的政务问答系统
• 基于主题信息的词义消歧方法研究
• 基于领域知识的自动答题方法研究
• 基于分层的中文句子相似度的研究
• 基于LDA的新事件自动检测系统
• 基于深度学习的视觉问答方法研究
• 基于知识图谱的农业知识问答系统
• 基于深度学习的词义消歧方法研究
• 自然语言处理技术在智能客服系统
• 基于深度学习的医学图像分割方法
• 基于AI技术的烟草智能客服系统
• 基于语义网的旅游业自动问答系统
• 科研文献核心文本的自然语言处理
• 基于双线性池化的多模态隐喻识别
• 基于知识图谱的生猪养殖问答系统
• 基于本体理论的超市智能导购系统
• 基于百度百科的地理命名实体识别
• 基于高校综合数据的评价计算系统
• 基于知识图谱的西藏文物管理系统
• 基于知识图谱的小麦品种问答系统
• 基于深度学习的电力工单问答系统
• 基于深度学习的文本推荐算法研究
• 基于语义的概率字典破解技术研究
• 基于深度学习的情感对话生成研究
• 基于依存关系的事件检测方法研究
• 基于维基百科的短文本相关度计算
• 基于深度学习的微博谣言识别系统
• 基于深度学习的多跳阅读理解研究
• 基于机器学习的评论情感分析系统
• 基于句法分析的文本语义理解研究
• 基于图像情感分类的音乐推荐系统
• 基于知识蒸馏的抄袭检测技术研究
• 基于知识图谱的上市公司问答系统
• 基于意象感知的网红城市特色研究
• 基于主动学习的用户评论分类系统
• 基于预训练模型的事件抽取技术研究
• 基于NLP的机器智能写作技术研究
• 基于深度学习的交互式问答技术研究
• 基于提示学习的方面级情感分析研究
• 基于知识图谱的羊养殖知识问答系统
• 基于人工智能的个性化智能辅导系统
• 科学哲学视域下的自然语言处理研究
• 基于自然语言处理的代码函数名预测
• 基于深度学习的个性化商品推荐系统
• 自然语言处理在抑郁症诊断上的研究
• 基于本体的手机领域Web信息抽取
• 基于多算法协同的混合图书推荐系统
• 基于标记模板的分布式网络爬虫系统
• 基于协同注意力机制的视觉问答系统
• 基于语义范畴扩展的词义消歧的研究
• 基于协同过滤的服装个性化定制系统
• 基于神经网络的句子相似度计算研究
• 基于深度学习的跨语种文本摘要系统
• 基于树库的中文依存句法分析的研究
• 基于自监督对比学习的文本聚类研究
• 基于数据增强的任务型对话生成研究
• 基于改进粒子群聚类的电影推荐系统
• 基于贝叶斯方法的学习路径推荐系统
• 基于注意力机制的评论文本分类研究
• 结合自然语言处理的个性化推荐技术
• 面向建筑工程合同风险的智能问答系统
• 面向自然语言处理的数据增强方法研究
• 基于区块链的大模型数据监管体系设计
• 基于特定领域客服机器人的研究与实现
• 基于AIGC技术的政务智能客服系统
• 基于自然语言处理的代码指挥建模方法
• 基于WEB的双语翻译对抽取方法研究
• 基于自然语言处理的智能医疗问答系统
• 基于知识图谱的水稻种植智能问答系统
• 基于深度学习的身心健康自动问答系统
• 基于异构网络的致病基因预测方法研究
• 基于上下文的同义词集挖掘研究与实现
• 基于混合神经网络的命名实体识别研究
• 基于关系重叠判别策略的关系抽取研究
• 基于深度学习的医药知识图谱问答系统
• 基于EBMT技术的汉日机器翻译系统
• 基于知识图谱的专利挖掘方法及其应用
• 基于知识图谱的高校招生信息问答系统
• 基于深度学习的方面术语情感分析研究
• 基于早期退出机制的新闻文本分类系统
• 基于预训练模型的无监督中文分词算法
• 基于自然语言处理的智能病历质控系统
• 基于深度学习的中文分词模型应用研究
• 基于文本挖掘的船舶专利推荐方法研究
• 基于衔接性的篇章级神经机器翻译研究
• 基于自然语言处理技术的事实检测系统
• 基于联想记忆的汉语框架语义角色标注
• 基于图对比学习的上下位关系识别研究
• 基于策略梯度的对抗文本生成方法研究
• 基于分治策略的新闻文本匹配方法研究
• 基于自然语言处理的城市公园生态系统
• 基于操作模式的领域特定管理信息系统
• 基于深度学习的小麦种植知识问答系统
• 基于BERT模型的招生咨询问答系统
• 基于知识图谱的茶饮植物智能问答系统
• 基于NLP和爬虫的在线文章阅读系统
• 基于伪标签生成策略的半监督立场检测
• 基于自然语言处理的新闻摘要挖掘系统
• 基于自然语言处理的反向分子生成研究
• 现代汉语动趋结构的深层自然语言处理
• 基于行为预测算法的智能家电控制系统
• 基于深度学习的高质量长文本生成研究
• 基于双向意图驱动的共情对话生成研究
• 基于数据挖掘的用户语义智能分析系统
• 基于计算机视觉的手语识别与翻译研究
• 基于深度学习的图像标题生成方法研究
• 基于语言模型的语义结构与语用信息研究
• 基于深度学习的电商用户评论的情感分析
• 基于小样本意图识别模型的多轮对话系统
• 基于多任务方法的中文拼写纠错方法研究

计算机视觉

        计算机视觉方向的毕业设计研究方向，主要围绕几类核心技术展开：目标检测与识别，负责从图像或视频里找到并认出特定物体，比如在监控里识别行人、车辆，或者给照片里的水果辨种类；图像分割与标注，专门把图像里的不同部分分开，比如给医学 CT 图里的器官画轮廓、给卫星图划分农田和道路区域；图像生成与修复，能造出全新的图像，或者修复有问题的图像，比如把照片改成油画风格、修补老照片的划痕和褪色；行为分析与动作识别，从视频里判断人的动作或行为，比如识别监控里是否有人跌倒、判断运动视频里的动作类型；图像增强与质量优化，专门改善图像的效果，比如把模糊的图片变清晰、调整低光照照片的亮度和色彩，让图像更易使用。

以下是一些选题题目的样例，希望可以为大家更好地理解具体的研究方向：

• 基于人脸识别的身份认证系统
• 基于激光扫描的脚型测量系统
• 基于图像特征的中药配送系统
• 基于图像识别的商标检索系统
• 基于内容识别的智能导游系统
• 基于机器视觉的书帖检测系统
• 基于图像识别的智能抄表系统
• 基于深度学习的草莓成熟度检测
• 基于深度学习的棉花氮营养诊断
• 基于深度学习的光伏板缺陷检测
• 基于深度学习的注塑泵缺陷检测
• 图像分割任务中的数据质量评估
• 单分子免疫复合物图像分割研究
• 基于视频的实时交通流检测系统
• 基于图像识别的超大触摸屏系统
• 基于机器视觉技术的嵌入式系统
• 基于图像处理的菌落识别分析系统
• 基于图像处理的锚杆裂纹检测系统
• 基于深度学习的人脸面部表情识别
• 基于深度学习的行人检测算法研究
• 基于深度学习的船体焊缝缺陷检测
• 基于深度学习的水下物体轮廓检测
• 基于深度学习的多维图像修复研究
• 基于深度学习的青光眼的诊断方法
• 基于深度学习的结肠息肉分割方法
• 基于深度学习的服装分割算法系统
• 基于深度学习的奶牛精量饲喂系统
• 基于图像识别的木材运输检查系统
• 基于手指静脉识别技术的考勤系统
• 基于红外图像识别的火灾探测系统
• 基于图像识别的立定跳远测距系统
• 基于深度学习的视网膜图像算法研究
• 基于深度学习的钢材料表面瑕疵检测
• 基于深度学习的细胞分割的算法研究
• 基于图像识别的梭子蟹智能分拣系统
• 基于小波变换的人脸识别方法与系统
• 基于立体视觉的激光点识别定位系统
• 基于嵌入式终端的智能监控识别系统
• 基于深度学习的车外观辅助定损系统
• 基于颜色特征的嵌入式目标跟踪系统
• 基于舌象的胃肠道疾病智能诊断系统
• 基于光场相机系统的同时定位与建图
• 基于图像识别的纱管追溯系统及识别
• 基于深度学习的海洋鱼类目标检测识别
• 基于深度神经网络的森林步道视觉识别
• 基于深度学习的图像阴影去除算法研究
• 基于图像处理的典型零件几何尺寸检测
• 基于深度学习的行人检测算法优化系统
• 基于深度学习的奶牛基本运动行为识别
• 基于深度学习的皮肤病灶识别算法研究
• 基于深度学习的桃树病害图像智能处理
• 基于深度学习的分块压缩感知图像重构
• 基于深度学习的车辆目标检测算法研究
• 基于深度学习的口腔疾病智能诊断系统
• 基于图像处理的法兰螺栓松动损伤识别
• 基于深度学习的幼苗质量在线监测系统
• 基于深度学习的水下图像增强算法研究
• 基于深度学习的城市路面垃圾检测系统
• 基于深度学习的脑白质高信号分割研究
• 基于深度学习的肝脏肿瘤图像分割方法
• 基于深度学习的遥感影像海陆分割研究
• 基于深度学习的污损图像分割算法系统
• 基于深度学习的眼底病变辅助诊断系统
• 基于深度学习的前列腺磁共振图像识别
• 基于超像素的交互式图像分割算法系统
• 基于图像识别的产品表面质量检测系统
• 基于生物专家系统的昆虫图像识别系统
• 基于图像识别的水表流量性能测试系统
• 基于深度学习的运动目标识别跟踪系统
• 基于图像识别的零件在线自动检测系统
• 基于图像识别的高空作业安全监测系统
• 基于图像处理技术的单目客流检测系统
• 基于图像识别的智能小车路径跟随系统
• 基于深度学习的水下图像增强与目标检测
• 基于深度学习的公路表面缺陷检测算法的
• 基于深度学习的厢式货车识别与厢门监控
• 基于深度学习的多模型融合图像智能检测
• 基于合成数据集的图像处理深度学习方法
• 基于深度学习的水下建造物裂缝检测应用
• 基于内容语义的图像检索技术研究与系统
• 基于拓扑知识的医学影像中血管分割建模
• 基于深度学习的茶叶嫩芽检测和采摘研究
• 优化的秃鹰算法及其在图像分割中的应用
• 基于图像分割与检测的舌体特征识别研究
• 基于深度学习的视网膜血管图像分割方法
• 基于水平集的微滴阵列图像处理算法及其应用
• 基于卷积神经网络和自动标记的细胞识别研究
• 基于深度学习的医学图像分割与分类技术研究
• 基于特征知识嵌入的深度学习模型研究及应用
• 基于深度学习的肺栓塞医学图像分割算法系统
• 基于多光谱图像融合的光伏组件故障检测方法
• 面向非线性数据的多视图聚类算法及应用研究

推荐系统

        推荐系统方向的毕业设计研究方向，主要围绕核心推荐逻辑与场景适配技术展开，具体可概括为：协同过滤推荐研究，基于用户 - 物品交互矩阵，通过用户相似度或物品相似度计算实现推荐，涵盖基于内存的近邻协同过滤与模型化协同过滤的优化与实践；内容感知推荐研究，依托物品特征与用户画像的匹配机制，构建特征加权或深度学习驱动的内容推荐模型，实现物品与用户需求的精准关联；个性化推荐策略优化，聚焦用户动态兴趣更新、上下文感知的推荐调整，提升推荐的时效性与适配性；多源数据融合推荐研究，整合用户交互数据、内容特征数据及外部辅助数据，通过特征拼接、注意力机制或多模态模型融合多维度信息，优化推荐结果的丰富度与准确性；推荐系统冷启动解决方案研究，针对新用户、新物品及新系统的冷启动场景，设计低数据依赖的推荐策略，解决初始阶段推荐效果不足的问题。

以下是一些选题题目的样例，希望可以为大家更好地理解具体的研究方向：

• 基于Python的食谱推荐系统
• 基于协同过滤的水果推荐系统
• 基于数据挖掘的课程推荐系统
• 基于Spark的个性化推荐系统
• 基于Python的个性化推荐系统
• 基于Spark的实时电影推荐系统
• 基于大数据技术的购房推荐系统
• 基于大数据平台的音乐推荐系统
• 基于大数据技术的电商推荐系统
• 基于大数据平台的图书推荐系统
• 基于Hadoop的企业知识管理系统
• 基于Python的商品混合推荐系统
• 基于Python的书籍推荐分析系统
• 基于Hadoop的图书商城推荐系统
• 基于Python的个性化电影推荐系统
• 基于Python的的校园活动推荐系统
• 基于Python的电商个性化推荐系统
• 基于基于Python的营养餐推荐系统
• 基于大数据技术的康复治疗推荐系统
• 基于试题网络的个性化学习推荐系统
• 基于百科大数据的旅游景点推荐系统
• 基于个性化推荐的服装知识图谱构建
• 基于隐马尔可夫模型的推荐算法研究
• 基于图卷积神经网络的家具推荐方法
• 基于Spark机器学习的电影推荐系统
• 基于Scrapy的程序员岗位推荐系统
• 基于python的用户运动产品推荐系统
• 基于Spark的高校图书馆书目推荐系统
• 基于大数据处理的轻喜剧电影推荐系统
• 基于Python的高校就业信息服务系统
• 基于JavaWeb的推荐数据后台管理系统
• 基于Python的个性化智能交通推荐系统
• 基于协同过滤算法的智能岗位分析系统
• 基于大数据机器学习的客服系统的研究
• 基于本体的协同过滤推荐算法改进研究
• 基于法律快车网的智能推荐与分析系统
• 基于隐私保护的社交网络用户推荐系统
• 基于二分图模型的图书个性化推荐研究
• 基于地理近邻关系的微博系统朋友推荐
• 基于Python的教育资源个性化推荐系统
• 基于混合机制的个性化学习资源推荐系统
• 基于矩阵分解和随机森林算法的推荐模型
• 基于二部图多权重投影的大数据推荐算法
• 基于学习网络表征的推荐系统实现及应用
• 推荐系统中基于模型的协同过滤算法研究
• 基于神经网络的个性化学习资源推荐系统
• 逻辑回归算法在电商大数据推荐系统研究
• 基于大数据平台的课程教学资源推荐系统
• 基于移动互联网大数据的个性化推荐系统
• 基于大数据技术的有线电视节目推荐系统
• 基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统
• 基于主题抽取演化模型的实时新闻推荐系统
• 基于物联网的智能家居个性化场景推荐系统
• 基于大数据分析的个性化网络智能教学系统
• 基于用户画像的科技创新知识服务系统构建
• 基于运营商管道大数据的智能电商推荐系统
• 基于用户属性和活跃性的协同过滤推荐算法

选题迷茫

       毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

选题的重要性

       毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

1.选题难易度

       选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

2.工作量要够

       除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。

更多选题指导

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最后 

       🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。