6、疫情危机下使用深度学习模型进行商业分析

疫情危机下使用深度学习模型进行商业分析

1. 引言

人工智能（AI）在过去二十年中已成为商业智能领域的新兴技术。研究人员和工程师为开发更智能、更具认知能力的应用做出了诸多创新。众多电子商务网站通过互联网产生了海量数据，数据的处理和存储挑战可借助大数据概念来解决。近年来，处理技术的进步促使更多基于AI的方法用于预测和描述性分析。

然而，使用AI算法提高预测准确性的主要问题在于训练数据的可用性。尽管云技术和物联网（IOT）等技术已广泛应用于各个领域，能够更快地收集和访问更多数据，但对非结构化数据进行标注和分组仍然是一项繁琐的任务。知识表示和模式识别工具可用于解决这些问题。在商业领域，决策和推荐系统基于以往经验发挥着至关重要的作用。

以下是数据处理的主要步骤：
1. 数据提取 ：从各种数据源收集数据。
2. 数据预处理 ：清洗、转换和标注数据。
3. 数据分析和模式识别 ：应用AI算法进行分析。
4. 数据可视化 ：以直观的方式展示分析结果。

2. 文献综述

2.1 食品加工行业

• Luo, Yi, and Xu (2021) ：以2020年1月至6月的112,412条餐厅评论为数据集，分析服务、食物、场所和体验等特征，以确定评论的情感倾向。
• Hossain et al. (2020) ：使用网络抓取方法从Food pa