Con el auge de las estrategias de red, se han desarrollado vigorosamente diversos negocios que utilizan Internet como plataforma, entre los cuales la escala de las transacciones de comercio electrónico ha aumentado a gran escala. Con el fin de explorar en profundidad el papel y las ventajas de la tecnología de fusión de datos y optimización multiobjetivo en las reseñas online de los consumidores, este artículo utiliza el método de comparación de modelos de evaluación nuevos y antiguos, el método de diseño de algoritmos y el método de investigación multiobjetivo para recopilar muestras, analizar el modelo técnico y racionalizar el algoritmo. Y creará un modelo de algoritmo de análisis que pueda mejorar y optimizar las reseñas en línea actuales de los consumidores. En primer lugar, elegimos el proveedor de electricidad en la plataforma de un total de cuatro teléfonos móviles agarró 32.145 comentarios. Sobre la base de esta investigación sobre el número de campos de comentarios en línea de los consumidores, los resultados muestran que el 78% de los comentarios son menos de 55 palabras, lo que indica que la mayoría de los comentarios en línea dejados por los consumidores son comentarios cortos, al mismo tiempo, un pequeño número de consumidores han dejado comentarios detallados. Descripción, el más largo de se alcanza las 612 palabras. Sobre esta base, se estudia más a fondo la eficiencia y el análisis de la función del algoritmo propuesto en este trabajo, y podemos ver que DCDG-MOMA se utiliza en 14-7 y 28-7 casos de uso como 1 y 2, respectivamente, que es el menor, y en 40-7 y 50-7, el tiempo utilizado es de 15 y 20 que está cerca de PBI, pero también es mucho menos tiempo que el algoritmo MOMAD. Esto demuestra además que el algoritmo desempeña realmente un papel eficaz en el proceso real de toma de decisiones. Básicamente, se ha realizado un algoritmo más eficiente para las opiniones online de los consumidores bajo el trasfondo de la aplicación de la fusión de datos y la tecnología de optimización multiobjetivo.
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