随着互联网技术的发展,越来越多的在线旅游网站允许顾客通过发布在线评论来表达他们对酒店的满意情况。在线评论中所表达的顾客满意度不仅有助于顾客在预订前了解酒店的大概情况,同时也是顾客做出预订决策时的重要参考。此外,顾客满意度体现了酒店的在线口碑,会对酒店的经营绩效产生影响。通过合理的评价方法分析在线评论能够揭示酒店的顾客满意度情况。因此,基于在线评论的酒店顾客满意度评价方法研究,是一个具有理论意义和现实意义的研究课题。本文利用Dempster-Shafer（D-S）证据理论融合在线评分与文本评论中所包含的顾客满意度信息。首先,在考虑评论信息的可靠性差异的情况下,对在线评分进行处理获得基本可信度分配,进而提出基于在线评分的评论信息处理方法。其次,对采集到的文本评论进行预处理,借助文本聚类算法从中提取顾客所关注的酒店属性,并且利用情感分类方法确定顾客对属性的情感强度,进一步从文本评论中获得基本可信度分配,基于此,提出基于文本评论的评论信息处理方法。再次,运用基于效用的信息转换技术将基本可信度分配转换到同一识别框架下,并且基于D-S证据理论合并转换后的可信度分配得到酒店的总体可信度分配。然后,计算顾客满意度的效用值,从而完成酒店顾客满意度的刻画,基于此,提出基于证据理论的酒店顾客满意度评价方法。最后,为了说明本研究的可行性和有效性,将北京的八家酒店作为目标酒店,运用本研究所提出的方法评价其顾客满意情况。本文考虑了在线评论的可靠性,并且将在线评分和文本评论中的评论信息进行融合,能够合理地评价酒店的顾客满意度,有望帮助酒店管理人员了解顾客的满意度,并制定相应的满意度提升策略进而提高其行业竞争力。