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一、课题研究的目的和意义**

本研究开发基于微信小程序的物品维修系统，它不仅能实现专业的维修人员一对一上门维修服务，而且加深了商家与顾客的联系。用户不需要担忧安装太多应用的问题，无须安装下载就可以随时随地使用小程序应用。校园物品维修系统小程序让维修时间变得更加灵活，让用户可以根据个人日程来预约维修时间，这就很大程度上为用户解决了时间冲突的问题，也有效地解决了用户管理便捷化的问题。系统给用户提供全面专业的数据信息管理，帮助他们了解订单最新详细信息。对于商家而言可以在线上轻松接单，根据用户对产品的故障维修描述有针对性地提供更优质、更精确的维修服务，借助客户端能够为用户解决物品维修的问题，从而更好地满足用户的需求。系统为用户节省了时间，达到了省时又高效的目的。总之，该微信小程序能让用户与商家双方受益共赢，最大限度地满足网络发展的需要，最终实现维修资源平台化和共享化。

二、国内外研究现状

在国内，2021年，铁风莲,刘林立,林思嫔在《基于微信小程序的设备维修平台》中，基于小程序和MySQL数据库，包括报修信息采集模块，维修信息追踪模块，消息推送模块等多个功能模块。通过设备维修平台的建设，方便了实验室管理人员及早发现和处理设备故障问题，提高了实验室的管理效率，保障了实验室安全,能够更好地为实践教学和开放教学服务。2021年，刘潇航,陈亚瑞,李茹一在《基于微信小程序的维修服务App的设计与实现》通过微信报修小程序提交设备故障信息,设备维修管理人员分析审核报修信息，即派遣维修人员前往现场完成维修任务，维修完成后由用户验收并评价，维修记录归档以便日后检视。2021年，康天乐,周侗,钱振,陆杰,范紫灵在《基于微信小程序的音园智慧景区服务系统》采用面向对象的开发思想，分为语音讲解，游览路线，地图展示，个人用户4大功能模块，集导航，导游，导览，导购，线上讲解，线购票等服务为一体，在提升景区服务水平的同时，从时空场景角度为景区管理者提供用户轨迹数据支持服务。系统开发周期短，软件升级，技术维护便捷。随着科技的进步和社会的发展，物品维修行业逐渐走向多样化和智能化发展。为那些没有时间到店维修、在家无法到店维修或者时间不灵活的群体提供了优质的上门服务，他们可以通过校园物品维修小程序下单就能解决维修物品的问题。

在国外，2020年，Rosten E, Porter R, Drummond T在《Faster and Better: A Machine
Learning Approach to Comer
Detection》中提出，关基于微信小程序的设备维修平台的设计与实现。该文献的主要目标是利用微信小程序提供方便快捷的设备维修服务，为用户提供一个在线提交维修请求、查看维修进度和反馈的平台。作者介绍了该平台的整体架构和功能模块，包括用户端和维修工程师端的界面设计和操作流程。文献还提供了具体的技术实现细节，包括微信小程序开发工具的使用、后端数据库的设计和接口的实现。该研究为校园设备维修提供了一种新的解决方案，能够提高维修效率和用户体验。2020年，Dan
Halbersberg等人在《Joint maximization of accuracy and information for learning the
structure of a Bayesian network classier》中主要介绍了Spring
Boot的核心概念、特性和使用方法。作者通过实际的案例和示例代码，展示了如何使用Spring
Boot快速搭建和配置应用程序、管理依赖、处理Web请求和数据持久化等方面的知识。这本书适合有一定Java开发经验的读者，得出使用Spring
Boot提高开发效率和简化应用程序开发流程的人士。2020年，Dan Claudiu Ciresan等人在《Deep, big, simple neural
nets for handwritten digit
recognition》中针对想要学习和掌握微信小程序开发的读者，从基础到进阶逐步介绍了微信小程序的开发流程、框架和组件的使用、数据交互和界面设计等内容。书中通过实际的项目案例和示例代码，帮助读者快速上手和掌握微信小程序开发的技巧和方法。这本书对于希望通过微信小程序开发实现自己的创意和想法的开发者来说是一本不错的参考资料。

三、课题研究的内容

本系统是基于微信小程序的校园维修管理系统，本系统操作系统为Linux操作系统，后端技术为Spring Boot，前端技术为JavaScript
，数据库工具采用MySQL，开发工具为idea。

本系统的功能模块主要有：用户模块（用户注册、维修预约功能、用户评价功能、修改个人信息、维修单状态查询）、管理员模块（用户管理、维修人员信息管理、维修信息管理、维修审批、维修类型管理、评价管理、业务统计管理）、维修工模块（维修单管理、个人中心、查看业务统计信息）。

四、毕业设计进度安排

第一阶段(2023年11月1日至2023年11月10日)收集资料；

第二阶段(2023年11月11日至2024年1月31日)系统设计与开发；

第三阶段(2024年2月1日至2024年2月29日)毕业论文初稿撰写；

第三阶段(2024年3月1日至2024年3月10日) 中期检查；

第四阶段(2024年3月11日至2024年3月20日)毕业论文修改及完善；

第五阶段(2024年3月21日至2024年4月5日)毕业论文定稿，准备毕业答辩。

五、毕业设计的预期结果（成果）

当日常使用的电子产品出现故障后，学生存在着难以找到合适的商家进行维修的问题，亟须设计开发一个基于维修小程序的校园物品维修系统。系统分为客户端和服务器端，客户端使用微信开发者工具进行页面设计，服务器端使用Spring
Boot框架和MySQL数据库进行开发。该系统满足了学生物品维修服务的各类需求，同时给维修商家带来了更多收益。

该系统预期有如下功能：

用户：

（1）用户注册：当用户在未注册本站会员时首次浏览本站时，进行注册。

（2）维修预约功能：用户登录后可以直接点击快捷报修或者故障报修选项，进入报修表页面后，填写必要信息如：用户姓名、电话、地址、维修时间和维修描述等信息，填写完成后即可提交。

（3）用户评价功能：订单完成后，用户还可以对此次维修服务进行满意度评价。

（4）修改个人信息：为满足用户的需要，我们提供给用户修改密码的功能，用户只要通过登录实现身份的证就可以使用更改密码的功能。
（5）维修单状态查询：用户可点击“我的订单”来查看自己订单状态。在这个界面可以清楚地看到自己的订单情况，包括待审核、待接收、进行中还是已完成状态。

管理员：

（1）用户管理：对于管理员来说，对所有的用户信息都有权限查看，管理员不可以自己添加和修改用户信息，但是管理员可以对用户信息进行注销操作。

（2）维修人员信息管理：对维修人员信息进行审核确认。

（3）维修信息管理：跟进维修进度，联系维修工完成订单任务。

（4）维修审批：对用户提交的维修单进行审核。

（5）维修类型管理：对维修类型进行分类，把对应的维修单对接到专业的维修人员手中。

（6）评价管理：可以对不合要求言论进行删除，审核评论信息。

（7）业务统计管理：对维修业务进行日统计，周统计，月统计便于审查。

维修工：

（1）维修单管理：查看报修订单信息进行处理并跟进订单进度。

（2）个人中心：填写修改个人信息，填写自己的修理技能，擅长方向。

（3）查看业务统计信息：可以查看自己维修单数量，便于统计。

六、参考文献

[1]洪建州.大数据环境下中国个人信息保护问题及对策研究[D].长春:吉林大学,2021.

[2]刘潇航,陈亚瑞,李茹一.基于微信小程序的维修服务App的设计与实现[J].信息与电脑(理论版),2021,33(21):122-126.

[3]铁风莲,刘林立,林思嫔.基于微信小程序的设备维修平台[J].信息技术与信息化,2021:22.

[4]克雷格·沃斯.Spring Boot实战[M].丁雪丰,译.北京:人民邮电出版社,2021.

[5]黑马程序员.微信小程序开发实战[M].北京:人民邮电出版社,2019.

[6]张学敏.基于微信小程序的体质健康管理系统设计与实现[J].电脑知识与技术,2021:10.

[7]贾黎,刘忠超,李英玲.基于SpringBoot+Vue新冠疫苗接种全过程管理系统[J].西南民族大学学报(自然科学版),2022,48(2):181-189.

[8]屈文锦.“快餐式”文化对当代大学生生活方式的影响研究[D].南京:南京财经大学,2019.

[9]朱敏,尚鲜连,刘洋,袁华俊,朱帅.基于微信小程序的健身服务平台的设计与实现[[J].电脑知识与技术,2020,16(10):67-68+70.

[10]刘波,黄情琴,李鑫科,刘连滴,苏泽利,余文森.微信校园便捷服务平台的开发与实现[J].现代信息科技,2022,3(22):86-88+91.

[11]康天乐,周侗,钱振,陆杰,范紫灵.基于微信小程序的音园智慧景区服务系统[[J].南通大学学报(自然科学版),2023,17(3):12-17.

[12]王肇国,易涵,张为华.基于机器学习特性的数据中心能耗优化方法[[J],软件学报,2022, 25(7): 1432-1447.

[13]郭娟.电信运营商客服评论倾向性分析研究[D].辽宁工程技术大学,2020.

[14]印佳明.图书虚假评论的识别方法研究[D].北方工业大学,2020.

[15]陈先昌.基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究[D].浙江工商大学,2021.

[16]Rosten E, Drummond T. Faster and Better:A Machine Learning Approach to
Comer Detection[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
Intelligence, 2020:105-119.

[17]Dan Halbersberg, Maydan Wienreb, Boaz Lerner. Joint maximization of
accuracy and information for learning the structure of a Bayesian network
classier[J].Machine Learning, 2020(5):1039-1099.

[18] Dan Claudiu Ciresan,LM Garnbardella,J Schmidhuber. Deep, big, simple
neural nets for handwritten digit recognition[J].Neural
Computation.2020:27-32.

总结

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