选题报告：虎纠吃游实评

选题报告：虎纠吃游实评

项目背景

在旅行和探索新地方的过程中，人们通常希望能够获得准确、客观的景点和美食的评价，以便更好地规划自己的行程。然而传统的旅游指南和地图应用仅仅提供了基本的信息，但往往缺乏个性化和客观的评价，而且商家或景点可以通过刷评等手段提高自己的评分，大部分评论也总是存在着过度赞誉的情况，游客很难准确判断哪些景点真正值得一游，哪些美食真正值得一吃。

因此，我们小组提出了一个名为虎纠吃游实评的项目，这个项目旨在为游客提供一个便捷的平台，帮助他们发现并了解福州景点和美食的真实面貌，同时也为当地景点和美食业主提供了一个机会来展示他们的优势。对此完成此目标，我们小组是想开发一个小程序，基于地图定位，允许用户浏览地图上的景点和美食，并查看相关的图片和评论。

项目目标及意义

项目目标

1. 创建小程序：开发一个小程序，上面有地图，用户可以在地图上查看景点和美食的位置。

2. 图片和评论展示：从地图上即可点击打开景点和美食，展示图片和评论，帮助用户更好地了解和评估。

3. 用户互动：允许用户添加评论、上传照片，以及点赞或点踩其他用户的评论。

4. 筛选评论：用机器学习训练模型，进行虚假评价的判别。屏蔽重复度高的评论，尽量筛选出真实感受的评论。

5. 信用分制度：建立信用分机制，根据用户发布的评价等综合评判信用分，其他用户可进入其主页查看信用分来自行判定其评论是否可信。

6. 评论排序：当用户发表评论、点赞、踩时，结合用户的被点赞数和被踩数、评论的字数、评论是否配图、评论在机器学习模型中被判定为虚假的概率等，综合赋予权重，再根据权重进行排序，并将评论按顺序展示。

项目意义

1. 提供推荐平台：提供一个全面较为准确的福州美食和景点的推荐平台，帮助用户更好的了解福州景点和美食资源。

2. 促进旅游和美食业：通过虚假评价的判别和综合赋权，提高评论的可信度，使用户能够更加准确评估美食和景点的质量，促进游客的游玩的意愿，从而促进业务增长和质量提高。

3. 平台信用度及用户的互动性：平台引用信用积分制，能让用户可以根据其他用户的信用积分判断其评论的可信度，增加用户对平台的可信度，同时通过独特的点，踩等互动功能，能够避免某个用户评论被刷，增加评论的公正性和准确性，同时大大增加用户评论的互动。

4. 对虚假评论点踩：目前市面上的类似软件大多数都是没有踩的功能，这是我们的独特创新点，同时不基于商业目的，因此可以尽量客观公正，为用户提供真实可靠的美食景点评价。

可行性分析

规模及难度分析

规模：

• 前端团队：需要开发一个功能齐全的前端应用程序，包括地图的显示，评论系统，用户主页等功能，需要考虑多平台支持(uniapp)，这需要团队具备相应的前端开发经验。

• 后端团队：需要使用node.js开发后端服务器，处理前端发送的请求，管理数据库，并与机器学习模型进行交互。此外，还需要实现信用分机制和评价的综合赋权功能，要求团队成员具备后端开发和数据库的管理经验。

• UI：负责设计和制作程序的界面，需要有良好的创意和设计能力，同时跟前端的紧密配合，确保程序界面符合项目需求。

• 项目文档撰写和ppt制作：负责撰写项目文档和ppt制作，需要具备前端后端的相关基础，同时拥有良好的沟通和文档编写能力，以确保项目的进展和结果的有效传达。

• 机器学习模型建立：负责寻找数据并建立性能优良的机器学习模型，结合字数、图片等分析用户评价的客观性。

难度：

• 前端：实现地图显示、评论系统等复杂功能需要处理地图API和用户交互等问题，要求前端团队具备较强的技术实力。

• 后端：实现服务器端的逻辑处理和数据库管理，同时与前端和机器学习团队进行数据交互，具有较高的难度。

• 机器学习模型的训练难度：构建评论筛选和置顶模型需要专业的机器学习知识和数据集。随着模型的优化和维护，难度可能会有所增加。因此，这方面的难度较高。

• 项目管理：多个团队的合作需要组长具备较强的组织和协调能力，以确保团队间的沟通和协作顺畅。

• 文档和PPT制作难度：这方面的难度相对较低，但需要投入时间和精力来撰写清晰的文档和制作有吸引力的演示文稿。

• 总的来说，项目的规模适中，需要团队成员分工合作。技术和设计方面的难度中等，要求团队具备一定的经验和专业知识。项目的成功实施需要团队的协作、项目管理和沟通能力。同时，持续运营和维护也需要不断的努力和投入，以确保项目的可持续性。

经济可行性分析

• 学生团队作业，不存在雇佣和支付人员工资成本

• 平台开发和维护：需预留预算用于平台开发和日常维护，例如：bug修复，功能更新等。

• 初始数据来源支出：初始数据可通过爬取，人工查找询问数据资源，支出资金可忽略不计。

• 总支出计算在团队负担范围。

时间可行性分析

• 项目的开发、测试和上线预计需要2-3个月的时间。

• 上线后需要持续运营和维护，包括机器学习模型的更新和优化。

风险分析

1. 风险：市场上类似的应用百花齐放，竞争激烈，难以吸引用户。

• 风险缓解策略：制定有效的市场推广策略，包括社交媒体宣传、广告宣传等，以吸引用户。主要宣传我们的独特的点踩和信用分机制，让客户觉得我们平台真实可信。

2. 用户数据隐私和安全：用户提供的个人数据可能受到泄露、滥用或黑客攻击的威胁，可能会导致法律问题。

• 风险缓解策略：采用数据加密和安全措施，确保用户数据的隐私和安全。遵守相关的数据隐私法规，制定隐私政策并征得用户同意。定期进行安全审计和漏洞测试，以发现和解决潜在的安全问题。

技术问题分析：

• 风险：如系统崩溃、服务器故障、数据丢失等可能会影响用户体验。

• 风险缓解策略：定期进行系统测试和维护，确保系统的稳定性和可靠性。使用备份和容灾恢复策略，以应对可能的技术问题。

项目计划

使用工具

• 前端开发采用uniapp
• 后端开发采用node.js

任务目标

人员分工

• 组长：陈浩伟
• 负责前端：陈浩伟，郑婉玲，吕艺能
• 负责后端：吕铭讯，陈朝毅，王俊凯
• 机器学习模型：陈培庆
• ui的设计：梁嘉禧
• 负责文档的撰写和ppt制作：李嘉迅，杨昕

时间安排

阶段1：项目规划和设计（2周）

• 文档撰写小组编写项目规划，明确需求
• UI设计负责人创建小程序界面设计和地图标记视
• 前后端团队开始地图API的集成。

阶段2：开发小程序、用户评论系统和机器学习模型（1个月）

• 创建小程序前端和后端，包括地图展示和评论功能。
• 应用机器学习，负责构建评论筛选和置顶模型。
• 进行初步测试。

阶段3：测试和优化（2周）

• 进行系统测试，发现和修复缺陷。
• 优化性能和用户体验。

阶段4：持续运营和维护

• 运营，获取用户支持、促销活动和用户反馈收集。
• 继续改进和维护系统，更新机器学习模型。

结论

这个地图上的景点美食评价小程序将为用户提供实时的、客观的旅行建议，同时也为景点和美食业提供了一个促进业务增长的机会。项目计划需要充分考虑可行性和风险因素，以确保项目的成功实施和可持续发展。通过用户友好的界面、点踩功能、信誉分制度和机器学习评论筛选，我们将努力提供高质量的用户体验，鼓励用户积极参与和分享他们的旅行经验。同时，通过客观评论的推广和置顶，我们将提高评论的可靠性，帮助用户做出更明智的旅行决策。