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项目背景与意义

随着高校网络诈骗案件频发，传统防诈骗宣传方式存在覆盖面窄、互动性差等问题。基于SpringBoot的高校防诈骗宣传平台结合智能AI客服系统，旨在通过技术手段提升宣传效率和师生防范意识。该系统整合了实时问答、案例分析和预警推送功能，填补了高校在智能化防诈骗领域的空白。

核心技术架构

1. 后端框架
   采用SpringBoot 2.7.x + MyBatis-Plus构建RESTful API，支持高并发请求处理。集成Spring Security实现权限控制，区分管理员、教师、学生三类角色权限。

2. 智能问答模块
   基于NLP技术构建意图识别模型，结合预置的诈骗知识库（包含500+条诈骗场景QA对），支持多轮对话和模糊语义匹配。采用BERT模型优化关键词检索准确率。

3. 数据分析看板
   通过Elasticsearch实现宣传内容检索，利用ECharts可视化展示诈骗类型分布、高频咨询问题等数据，辅助决策优化宣传策略。

系统功能模块

用户端功能

• 诈骗案例库：分类展示最新诈骗手法与防范要点
• AI智能咨询：7×24小时响应常见诈骗问题
• 预警通知：通过WebSocket实时推送高危诈骗预警

管理端功能

• 知识库管理：支持多维度标签体系维护问答数据
• 宣传管理：可视化编辑防诈骗推文与活动页面
• 数据分析：生成用户咨询热点报告与宣传效果评估

创新点与特色

1. 多模态交互设计
   整合文字、图文、短视频等多种宣传形式，AI客服支持语音输入转文本处理，提升用户体验。

2. 动态预警机制
   建立诈骗关键词库，当监测到聊天内容包含高危词汇时，自动触发强提醒干预流程。

3. 协同治理模式
   提供校方与辖区派出所的数据互通接口，实现诈骗线索的快速上报与联合处置。

实施计划

• 第一阶段（1-2周）：完成SpringBoot基础框架搭建与用户权限体系开发
• 第二阶段（3-5周）：实现AI问答核心模块与基础知识库导入
• 第三阶段（6-8周）：开发数据分析看板并完成系统联调测试

注：项目代号"_pp76w5jn"为内部版本标识符，实际部署时将采用规范化命名。平台设计符合《网络安全法》要求，所有数据存储均进行匿名化处理。

项目技术支持

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud分布式微服务)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

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