在考研复试中被问到项目经历时，你可以按照以下步骤进行回答：
简要介绍项目背景
首先，简要介绍项目的背景信息，包括项目的起源、目的和重要性。
说明你的角色和贡献
详细描述你在项目中的具体角色，是主导者、执行者还是辅助者，并阐述你对项目的具体贡献。
描述具体工作内容
详细说明你在项目中的具体工作内容，如代码编写、算法设计、数据分析等，并解释这些工作如何推动项目的进展。
解决技术难点
阐述在项目过程中遇到的技术难点，以及你是如何解决这些问题的。
项目成果和亮点
介绍项目的最终成果，以及在学术或实际应用中的价值。
团队协作和沟通
描述你在项目中与其他成员的合作情况，以及你的团队协作能力和沟通技巧。
反思和改进
谈谈如果让你重新做这个项目，你会如何改进，以展示你的反思能力和持续改进的意识。
示例回答
项目背景：
我曾参与过一个关于 智能推荐系统的项目，该项目旨在通过分析用户行为数据，为用户提供个性化的商品推荐。
我的角色和贡献：
在该项目中，我担任了数据分析师的角色，主要负责数据清洗、特征提取和模型训练工作。我通过编写Python代码和运用机器学习算法，成功构建了一个高效的推荐模型。
具体工作内容：
使用Pandas进行数据清洗和预处理，处理了超过10万条用户行为数据。
运用Scikit-learn库进行特征提取和模型训练，包括协同过滤、内容推荐等多种算法。
通过交叉验证和A/B测试，不断优化模型性能，最终将推荐准确率提高了20%。
技术难点及解决方案：
在处理大规模数据时，我们遇到了计算效率和内存不足的问题。通过采用分布式计算框架Apache Spark，并优化数据存储结构，有效解决了这些问题。
项目成果和亮点：
项目最终成功应用于公司的推荐系统，显著提升了用户体验和平台的用户活跃度。我们的推荐系统在同类产品中表现优异，获得了公司的高度认可。
团队协作和沟通：
在团队中，我积极与团队成员沟通交流，共同解决技术难题。通过定期的会议和讨论，我们确保了项目进度和质量。
反思和改进：
如果重新做这个项目，我会进一步优化数据处理流程，减少不必要的计算开销，并尝试引入更多先进的机器学习技术，以进一步提升推荐系统的性能。
通过以上步骤和示例回答，你可以清晰地展示自己的项目经历和技能，增加复试成功的机会。