随着互联网的普及和在线评论平台的流行,在线评论在电子商务平台中扮演着越来越重要的角色,深刻影响着消费者的决策行为和企业的营销行为。在线评论的情感(Sentiments)是在线评论内容的重要方面,受到在线评论平台、消费者和商家的广泛关注。近年来,国内餐饮业快速发展,行业竞争激烈,销售预测对餐饮企业具有非常重要的意义。已有研究利用在线评论中情感的效价(Valence,即情感的正负极性)预测销售,但由于情感的复杂性和多样性,效价很难全面刻画评论中的消费者情感。离散情绪理论(Discrete Emotion Theory)作为一种衡量情绪的理论,能够更细致地刻画在线评论中的不同情绪。因此本文将研究在线评论中的离散情绪对餐饮业销售的预测作用。本文利用Word2Vec模型,构建了针对大众点评餐饮行业的离散情绪词库,并提出了评论文本的离散情绪表达方法。进一步,本文通过效价、离散情绪、历史销售数据和历史评论量构建了销售预测模型,对比了效价与离散情绪对销售的预测作用,发现离散情绪的预测能力显著高于效价。本文具有以下贡献:第一,本文提出了一种针对特定领域文本自动构建领域情绪词库的方法,以及一种评论文本的离散情绪表达方法;第二,本文得到的大众点评餐饮行业情绪词库能够帮助研究者和相关企业更好地分析大众点评餐饮评论中的情绪;第三,本文通过将离散情绪变量作为预测变量,丰富了现有销售预测的研究,提高了销售预测的精度;第四,本文从实证的角度发现离散情绪比效价更能有效地刻画消费者的情绪。本文的研究结果能够帮助商家更好地理解消费者情感以改进自身的产品与服务,更准确地预测销售,从而形成更加精确的运营决策,控制财务风险,因而对在线评论平台和平台上的商家有着重要的现实意义。