Abstracto

Predicción de las calificaciones de las cadenas de comida en línea

Srishty Sri Nidhi, Ravi Shankar Pandey

Los pedidos de comida en línea se volverán cada día más populares y requieren la satisfacción del cliente para ser más populares en la sociedad. Hay varios sistemas de pedidos de comida en línea disponibles en Internet, como Zomato, Swiggy, Fresh Menu, Dunzo, Guruhub, EatSure, UberEats, Deliveroo, Domino's, etc. Todos estos tipos de sistemas requieren la satisfacción del cliente en forma de mecanismo de retroalimentación. Este mecanismo de retroalimentación ayuda a proporcionar la comida apropiada en la ubicación en función de la calificación del cliente. En este artículo, analizamos los datos de Zomato para incorporar la satisfacción del cliente por ubicación para brindar un mejor restaurante para pedidos de comida al cliente. Hemos utilizado la técnica de regresión lineal de aprendizaje automático para separar los mejores restaurantes en función de la calificación de satisfacción del cliente. También utilizaremos este algoritmo para predecir las calificaciones agregadas que recibirán los restaurantes en función de diferentes puntos de datos. Hemos probado nuestro algoritmo utilizando el conjunto de datos de Kaggle.