1. 题目来源
近年来，随着互联网技术的快速发展和人们生活节奏的加快，外卖行业在中国迅速崛起，并逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
美团作为中国领先的外卖平台之一，拥有庞大的用户群体和海量的交易数据，其用户满意度直接关系到平台的市场竞争力和未来发展潜力。
本研究选择“基于用户评论和评分的外卖用户满意度研究—以美团为例”作为论文题目，旨在利用文本挖掘和数据分析技术，深入挖掘美团平台上用户评论和评分数据背后的情感倾向和潜在价值，探索影响外卖用户满意度的关键因素，为美团平台提升用户体验、优化服务质量提供科学依据，同时也为推动外卖行业健康可持续发展贡献力量。
2. 应完成的主要内容
本研究将以美团外卖平台为研究对象，基于用户评论和评分数据，利用文本情感分析、机器学习等方法，构建外卖用户满意度评价模型，并分析影响用户满意度的关键因素。
具体内容包括：
1.对用户评论数据进行预处理，包括数据清洗、分词、去停用词等，构建用户评论情感词典，并对评论文本进行情感倾向性分析，识别用户的情感倾向。
2.结合用户评分数据和评论情感分析结果，构建外卖用户满意度评价指标体系，并利用机器学习等方法建立外卖用户满意度预测模型，对用户满意度进行量化评估。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本研究应遵循学术规范，保证研究过程的科学性和严谨性，研究数据真实可靠，研究结果具有可信度。
2.论文写作应逻辑清晰，结构合理，语言流畅，图表规范，参考文献引用规范。
3.完成一篇不少于2万字的本科毕业论文，并按时提交。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李克强.政府工作报告——2023年3月5日在第十四届全国人民代表大会第一次会议上[N].人民日报,2023-03-06(001).
2.郭庆,李雪原.基于网络评论情感分析的客户满意度研究综述[J].情报杂志,2020,39(10):164-172 180.
3.刘新立,王海,黄沛杰,等.O2O平台用户粘性影响因素研究综述[J].情报科学,2020,38(01):166-173.
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