基于多阶段推荐算法与自然语言处理的智慧校园跳蚤市场研究
前言：我在之前担任过校级大学生创业创新项目的负责人，下面是项目的一些情况，给想做大创的计算机专业同学们一点参考。
一. 项目申报（2020.6）
随着互联网的发展，人们的购物方式发生的很大的转变，线上购物成为了常见的交易模式。在大学校园中，临近毕业的跳蚤市场人山人海，络绎不绝，说明校园内二手交易具有广大的市场。而线上的二手购物平台，能够为买家更迅速的找到自己所需的商品，为卖家提供更精准的售卖服务平台。由于本系统主要为在校同学准备，可线下交易，解决了“闲鱼”等平台距离远、销售周期长、安全性低等难以解决的痛点。本系统以多阶段推荐算法作为核心，使用户能够更便捷的查找所需商品，同时加入了自然语言处理技术，提升用户搜索体验。本项目基于微信小程序+后台管理系统的形式实现。
项目组共7人（6名学生+1名导师），我负责部分文档撰写，前后端开发。
编写了项目申请书后，就可以提交并评级了，最后此项目评的是校级（时间太赶，可能申请书没写好）。
二. 中期答辩（2020.11）
需要编写中期检查报告，下面展示下当时的进度。
项目进展：总体按计划进行，已完成系统需求分析和UI设计、云服务器搭建与数据库设计、基本完成小程序的开发，实现系统基本逻辑功能，推荐算法实现并且完成了部署。
2.1 多阶段推荐算法简介
2.2 开发组中期展示
1.项目数据库的设计与实现，集成MySQL、Redis等。
2.后台代码的实现，集成RabbitMQ、ElasticSearch等。
3.总体项目的模块功能设计。
2.3 创新点
① 结合校园交易的特点，设计多阶段推荐算法，加入自然语言处理技术，实现不同阶段的商品推荐，增强推荐的准确率，实现个性化推荐。
② 基于ElasticSearch搜索引擎实现搜索功能，数据库中的数据将被实时同步至该搜索引擎中，支持将每一个字段都编入索引，提高了数据的检索速度，具有良好的用户搜索体验。
③ 在数据存储上，采用了Redis作为缓存数据库，存储经常读写的数据（例如点赞数、收藏数、热点词汇等），提高了系统的性能及稳定性。
三. 结题（2021.5）
3.1 论文
团队发表论文一篇：知网链接
3.2 软件著作权
智慧校园跳蚤市场系统（2021R11S0090517）
3.3 结题等级
3.4 不足
由于没有相应资质，小程序无法接入微信或支付宝服务，没办法实现支付功能。
3.5 源码参考
由于此为大创项目，无法给大家展示所有的文档和代码，只能分享一下这个项目的原型代码（专业实践2周写的Demo）。
wechat
alipay
