4、 使用深度学习模型在大流行危机期间进行商业分析

使用深度学习模型在大流行危机期间进行商业分析

1 引言

过去二十年间，人工智能（AI）逐渐成为商业智能领域的关键技术。研究人员和工程师们不断创新，开发出更加智能和认知的应用程序。随着互联网的发展，许多电子商务网站产生了海量的数据，这些数据的处理和存储曾一度成为难题。然而，借助大数据的概念和技术，如Rajkumar和Sudheer（2016）、Sudheer、Devulapalli和Krishnan（2019）、Sudheer和Lakshmi（2015）提出的解决方案，这些问题得到了有效的应对和解决。

近年来，处理技术的进步使得更多基于AI的方法得以应用于预测和描述性分析。AI算法的准确性和效率依赖于训练数据的质量和数量。随着云计算和物联网（IoT）技术的普及，数据的获取变得更加便捷。尽管如此，非结构化数据的标注和分组仍然是一个复杂且耗时的任务。为此，知识表示和模式识别工具被广泛应用，以提升数据处理的效率和准确性。特别是在商业领域，基于以往经验的决策支持系统和推荐系统发挥着至关重要的作用。

2 文献综述

2.1 餐饮行业

在餐饮行业，深度学习模型被广泛应用于分析消费者评论，以了解顾客的满意度和反馈。例如，Luo、Yi和Xu（2021）使用双向LSTM模型分析了2020年1月至6月期间，共计112,412条餐饮行业的在线评论。他们重点研究了服务、食物、地点和体验四个维度，以评估评论的情感倾向。结果显示，该模型的准确率达到了90.8%。

此外，Hossain等人（2020）通过网络爬虫技术收集了来自Foodpanda和Shohoz等网站的1000条评论，其中一半标记为正面，另一半为负面。Zahoor等人（2020）则针