2、餐厅评论分析与产品需求预测：机器学习模型的应用与对比

餐厅评论分析与产品需求预测：机器学习模型的应用与对比

1. 餐厅评论分析

在餐厅评论分析领域，卷积神经网络（CNN）虽然是一种常用的工具，但存在一些局限性：
- 数据线性可分假设 ：CNN 假定数据是线性可分的，但文本数据并非总是如此。
- 内核和超参数敏感 ：CNN 对内核和超参数的选择较为敏感，需要大量的调优工作。
- 处理不平衡数据困难 ：CNN 更注重准确性，在处理类别不平衡的数据时可能存在困难。

为了克服这些问题，研究提出了一种混合技术，将 CNN 与其他方法结合起来分析餐厅评论。这种创新的混合方法能够帮助餐厅管理层分析客户评论和反馈，无需直接与客户接触就能轻松识别需要改进的服务。尽管该模型未能达到 100%的准确率，但它提供了接近令人满意的结果，并在文本评论分析中展现了新的多样性。混合方法算法的准确率达到了 96.10%，优于 CNN 算法的 92.30%。

未来，利用机器学习分析餐厅评论的范围还将进一步拓展，包括与其他数据源的集成。例如，将机器学习模型与客户人口统计数据和菜单项数据相结合，可以提供更全面的餐厅评论分析。通过机器学习算法，客户可以根据自己的用餐口味、评分和其他信息获得个性化推荐。

2. 产品需求预测

在零售行业，准确的产品需求预测对于高效的供应链管理至关重要。它有助于实现需求驱动的管理，为组织和个人带来财务稳定并降低风险。

2.1 研究背景

当前有许多关于需求预测的研究，尤其是针对零售行业的商品需求预测。不同的研究采用了各种