基于用户评论和评分的外卖用户满意度研究—以美团为例开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的快速发展和人们生活节奏的加快，外卖行业近年来呈现出爆发式增长态势。

作为连接用户与餐饮商户的重要桥梁，外卖平台的用户满意度直接关系到平台的市场竞争力和可持续发展。

而用户评论和评分作为用户体验的直观反映，蕴含着用户对平台服务、菜品质量、配送效率等多方面的评价信息。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着在线评论数据规模的爆炸式增长以及自然语言处理技术的快速发展，基于用户生成内容（ugc）的用户满意度研究逐渐成为学术界和工业界共同关注的热点。

1. 国内研究现状

国内学者在外卖用户满意度研究方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：1.用户满意度评价指标体系构建:学者们从不同维度构建了外卖用户满意度评价指标体系，例如菜品质量、配送服务、平台服务等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以美团外卖平台为例，利用网络爬虫技术获取用户评论和评分数据，并运用文本情感分析、机器学习等方法，对数据进行深度挖掘和分析，以期探究外卖用户满意度的影响因素。

具体而言，本研究将围绕以下几个方面展开：
1.数据收集与预处理:利用python编写网络爬虫程序，从美团外卖平台获取用户评论和评分数据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析为主，定性分析为辅的研究方法。

首先，利用python语言编写网络爬虫程序，从美团外卖平台采集用户评论和评分数据。

在数据收集过程中，将设定严格的筛选条件，确保数据的真实性和可靠性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.研究数据来源的创新:区别于传统问卷调查方式，本研究采用网络爬虫技术，从美团外卖平台采集海量用户评论和评分数据，能够更真实、客观地反映用户对外卖服务的评价。

2.研究方法的创新:本研究将自然语言处理技术与统计分析方法相结合，对用户评论进行情感分析，并结合评分数据构建用户满意度评价模型，能够更深入、全面地挖掘用户评论中蕴含的信息。

3.研究视角的创新:本研究从用户评论和评分的视角出发，探究外卖用户满意度的影响因素，区别于以往从商户或平台角度进行研究的视角，更加贴近用户真实体验。

6. 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

7. 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.