近年来，随着Web2.0的发展，消费者购物逐渐向互联网转移，消费者更多的倾向于在网络上表达他们的产品使用感受，也更多的倾向于在网络评论中获取产品的相关信息。由于消费者是基于切身感受而自愿书写评论的，因此，相比于销售商提供的信息，从消费者评论中获取的信息更加可靠。此外，消费者评论涵盖了产品的功能特性和某些方面的优劣信息，因此，消费者评论己被认为是一种非常有价值的信息资源。这一方面带来了机遇，即为消费者带来了有价值的信息，但另一方面也带来了挑战，消费者在进行产品选择时，需要对不同的产品进行比较，其中最重要的是了解各个备选产品的属性特征以便能够辨别产品间的相同和相异点。然而，对于消费者而言，仔细阅读大量的产品评论是十分困难的，因此，如何充分挖掘在线评论中的产品属性信息从而进行产品选择是急需解决的问题，也是具有重要应用价值的课题。
　　本文在总结国内外关于基于在线评论的决策方法和产品选择模型的理论与方法的基础上，对基于在线评论的产品选择方法问题进行了较为深刻的研究。在理论层面，提出了基于在线评论和改进VIKOR的产品选择方法和基于在线评论和优势关系的产品选择方法;在应用层面，结合易车网的汽车产品选择给出了具体的实例分析，为基于在线评论的产品选择问题提供了借鉴。
　　本文主要完成如下三方面的研究工作:
　　(1)提出了基于在线评论和改进VIKOR的产品选择方法。针对基于在线评论的消费者产品选择问题，本文在VIKOR方法基础上，考虑了消费者的属性偏好程度对产品选择的影响，对VIKOR方法进行改进，并与情感分析方法相结合，提出了基于在线评论和改进VIKOR的产品选择方法。
　　(2)提出了基于在线评论和优势关系的产品选择方法。针对基于在线评论的消费者产品选择问题，考虑了属性值为区间数的形式，将情感分析方法和优势关系排序方法相结合，提出了一种基于在线评论的产品选择新方法。
　　(3)给出了本文所提出方法的应用研究。以易车网中的汽车产品选择问题为例，给出了基于在线评论的产品选择方法的应用研究，对所提方法的有效性进行了验证。
　　本文提出的产品选择方法，为解决针对基于在线评论进行产品选择的消费者的产品选择问题提供了可参考的方法，能够帮助消费者快速做出产品选择决策为相关研究奠定了基础。