通过利用数据挖掘技术针对客户的大量评论进行分析，可以挖掘出这些信息的特征，而得到的这些信息有利于生产商改进自身产品和改善相关的服务，提高商家的核心竞争力。

结合现有的传统养虾场中巡检、管理缺乏、缺乏智能化水质监测手段、人工投喂随意性较大等弊端，本文设计了由深度学习目标检测网络和单片机组成的智能监测系统，在此系统中由摄像头对虾进行实时检测并区分为死虾和活虾，单片机对水温、溶解氧等水质进行检测，与上位机交互处理统计出数据分析结果，并决策驱动舵机进行定时投喂。实验中深度学习模型对虾的检测识别正确率为90%，对水质的误差低于2%，系统总体控制响应时间短于1s

通过利用数据挖掘技术针对客户的大量评论进行分析，可以挖掘出这些信息的特征，而得到的这些信息有利于生产商改进自身产品和改善相关的服务，提高商家的核心竞争力。