基于数据挖掘的外卖商家质量评价研究文献综述

随着外卖行业的蓬勃发展，外卖平台上的商家数量与日俱增，消费者在享受便捷服务的同时，也面临着商家质量参差不齐的问题。

如何对外卖商家进行有效的质量评价，成为保障消费者权益、促进外卖行业健康发展的重要课题。

本文利用数据挖掘技术，对外卖商家质量评价方法进行深入研究。

首先，本文阐述了外卖商家质量评价的研究背景和意义，并介绍了数据挖掘技术的基本概念和常用方法；其次，归纳总结了现有的外卖商家质量评价指标体系，并分析了不同指标的特点和适用场景；在此基础上，本文探讨了如何利用数据挖掘技术构建外卖商家质量评价模型，并详细介绍了模型构建的流程、关键技术和评价指标；最后，本文对未来外卖商家质量评价研究方向进行了展望。

关键词：外卖商家；质量评价；数据挖掘；情感分析；机器学习

1.1外卖商家质量外卖商家质量是指在外卖服务过程中，商家提供服务的整体水平，涵盖了菜品质量、配送速度、服务态度、环境卫生等多个方面。

它是消费者选择外卖服务的重要依据，也是外卖平台监管的重要指标。

1.2数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的、有价值的信息和知识的过程，涉及数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个学科领域。

常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、分类、聚类、回归分析等。

1.3外卖商家质量评价外卖商家质量评价是指利用各种方法和指标，对商家的服务质量进行评估的过程。