想要研究在不同的user中，各种影响因素如（打分、评论长度）对再次回头就餐的影响，如何写多层Cox比例风险模型混合效应的代码？

要研究不同用户中打分、评论长度等因素对再次回头就餐的影响，可以使用多层Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）来分析这种时间依赖性数据。在R语言中，可以使用`coxme`包来拟合多层Cox比例风险模型，该模型可以处理混合效应问题，适用于具有分层结构或相关性的生存数据。

首先，你需要准备数据，数据中应该包含生存时间（比如，用户再次回来就餐的时间间隔）、事件发生的指示变量（比如，用户是否再次回来就餐）、影响因素（比如，打分和评论长度）以及用户的分层信息（比如，用户ID）。

以下是一个简化的R代码示例，展示如何使用`coxme`包来拟合多层Cox比例风险模型：

# 安装并加载coxme包
install.packages("coxme")
library(coxme)

# 假设你的数据框名为df，其中包含以下变量：
# time: 生存时间，即用户再次就餐的时间间隔；
# status: 事件发生指示变量，一般设为1表示事件发生，0表示右删失；
# score: 打分变量；
# review_length: 评论长度变量；
# user_id: 用户ID，作为分层效应的群组变量。

# 使用coxme函数拟合模型
# (1) 首先，定义一个混合效应模型的公式，这里假设用户ID对生存时间有随机效应；
# (2) 然后，加入固定效应，即影响因素（打分和评论长度）；
# (3) 使用更新的模型公式进行拟合。
mixed_model <- coxme(Surv(time, status) ~ score + review_length + (1|user_id), data = df)

# 查看模型结果
summary(mixed_model)

在这个例子中，`Surv(time, status)` 创建了一个生存对象，`coxme()`函数用于拟合多层Cox比例风险模型。`(1|user_id)` 表示用户ID具有随机效应，你可以根据实际数据结构添加更多的随机效应或者固定效应。

在拟合模型之前，请确保数据格式正确，并且对数据进行了必要的预处理，比如数据清洗、转换非数值变量为因子类型等。