Debido a los cambios en las actitudes de los consumidores, la población de consumidores de belleza está creciendo rápidamente y las demandas de los consumidores de belleza son variables. Con una amplia gama de productos de belleza y promociones exageradas de productos, los consumidores confían más en las reseñas en línea para percibir la información del producto. En este documento, proponemos un modelo de pronóstico de demanda que tenga en cuenta tanto las características del producto como las necesidades emocionales del producto basadas en reseñas en línea para ayudar a las empresas a desarrollar mejor planes de producción y ventas. En primer lugar, se utiliza un modelo Word2vec y un método de análisis de sentimientos basado en un diccionario de sentimientos para extraer las características del producto y los factores que influyen en el sentimiento del producto; en segundo lugar, se construye un modelo de predicción de demanda de Regresión de Vectores de Soporte (SVR) multivariable y se optimizan los parámetros del modelo utilizando la optimización por enjambre de partículas; y finalmente, se realiza un análisis de ejemplo con el producto de belleza Z. Los resultados muestran que en comparación con el modelo SVR univariable y el modelo SVR multivariable con solo la demanda de características del producto como factor influyente, el modelo SVR multivariable con la demanda de características del producto y el sentimiento del producto como factores influyentes tiene un menor error de predicción, lo que puede permitir a las empresas minoristas de belleza comprender mejor la dinámica de la demanda del consumidor, elaborar planes de producción y ventas flexibles y reducir efectivamente los costos de producción.