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AB
姑
姑父
姑父: Google地图对餐厅评分缺乏审核机制，导致评分存在水分。许多餐厅通过各种手段刷分，例如诱导好评、批量发布相似评论等。为了更客观地评价餐厅，我利用技术手段抓取Google地图数据，并结合自身探店经验进行分析。我主要通过分析评论内容、评论发布的时间、以及评论的相似度等方面来识别虚假评论。此外，我还根据不同菜系、餐厅规模、以及开业时间等因素来综合判断评分的真实性。
例如，我发现一些中国餐厅在Google地图上的评分很高，但实际体验却与评分不符。而一些评论数量较少，但评分较低的餐厅，其评分的参考性可能更高。通过对大量数据的分析，我发现不同菜系的餐厅性价比存在差异，例如泰餐和韩餐的性价比相对较高。
在分析过程中，我也会参考用户的投稿，并结合自身探店经验，对餐厅进行更全面的评价。我的评价并非简单地给出好坏，而是会根据不同的场景和个人背景，给出更细致的评分和建议，例如会考虑餐厅是否适合下班后的简餐、朋友聚会等不同场景。
我借鉴了王刚探店视频的思路，在评价中加入了场景和个人喜好的因素，使评价更具说服力。虽然我的分析方法并非完美，但结合算法分析和实地考察，可以提高餐厅评分的客观性。
AB: 探讨了新加坡餐厅评分的真实性问题，并与国内大众点评的评分机制进行了比较。指出新加坡Google地图餐厅评分存在水分，并与嘉宾探讨了如何识别虚假评论，以及如何更客观地评价餐厅。
通过与嘉宾的讨论，了解到嘉宾利用技术手段分析Google地图上的餐厅评分数据，并结合自身探店经验，对餐厅评分的真实性进行评估。嘉宾的分析方法包括识别语义相似的评论、分析评论发布的时间、以及考虑不同菜系和餐厅规模等因素。
此外，还探讨了Tabelog等其他国家餐厅评价网站的评分机制，以及米其林餐厅的评价标准。最后，讨论了北京和新加坡等城市美食评价普遍较低的原因，并分析了商业化对美食的影响。
Deep Dive
为什么Goofu开始分析Google Map上的餐厅评分？
Goofu发现Google Map上的评分缺乏审核机制，评分与实际体验不符，尤其是一些餐厅评分异常高，如4.8或4.9分，但实际体验并不匹配。他通过技术手段抓取数据，分析评分和评论，试图揭示评分的真实性。
Goofu如何处理餐厅评论中的水分？
Goofu通过分析营业时间外的评论来识别真实评论，因为这些评论不太可能是店家安排的。他还使用自然语言技术识别相似评论，过滤掉可能的刷分行为。
Goofu如何选择要分析的餐厅？
Goofu通过两种方式选择餐厅：一是从Google Map上抓取数据，分析评分异常的餐厅；二是根据小红书用户的投稿，选择评论数量足够多的餐厅进行分析。
Goofu对新加坡餐厅评分的分析结果如何？
Goofu发现评分高且评论数量多的餐厅，如莆田和海底捞，水分较少，因为它们是本地经受过考验的品牌。而一些非中餐，如泰餐和韩餐，刷分现象较少。
Goofu如何看待米其林餐厅的评分？
Goofu认为米其林餐厅的评分在新加坡并不总是符合他的预期，尤其是一些米其林推荐的餐厅，如天天海南鸡饭，他认为并不是最好吃的。
Goofu如何评价日本的Tabelog网站？
Goofu认为Tabelog的评分标准非常严格，3.5分以上的餐厅就已经很好吃，4分以上的餐厅非常少见。他认为日本人对美食的追求标准是全球最高的。
Goofu如何看待新加坡和北京的美食环境？
Goofu认为新加坡和北京的美食环境类似，都有一些针对本地人口味的改良，且美食的选择相对有限。他提到新加坡的石阁虽然有一些好吃的食物，但很多传统小吃已经被连锁店取代。
本期节目探讨了新加坡餐厅Google地图评分的真实性问题。嘉宾Goofu分享了他分析Google地图评分数据的项目，发现许多餐厅存在评分注水现象。他通过分析评论数量、评论时间、评论内容相似度等指标，识别出评分水分较大的餐厅。
- Goofu分析了Google地图上新加坡餐厅的评分数据，发现存在评分注水现象。
- 他通过分析评论数量、评论时间、评论内容相似度等指标，识别出评分水分较大的餐厅。
- 在营业时间外发布的评论更可信。
- 评论量大的餐厅更容易被分析。
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