在激烈的市场竞争以及自身产品和服务特点的要求下,酒店需要不断的加深对客户的了解,以发现有潜力的客户、留住有价值的客户,形成核心竞争力。客户知识管理替代客户关系管理和客户信息收集成为现今最适用于这一问题的方法。科学的客户知识管理始于高效的客户知识获取,本文正是针对客户知识管理的第一步——客户知识的获取来展开相关研究。本文探索从在线评论信息中获取客户知识的方法,为酒店的经营管理决策提供帮助和支持。首先以文献研究为理论基础,结合在线评论的实际特点,构建利用在线评论获取客户知识的模型。然后以携程网上两千余条在线评论为数据来源验证模型。研究结果表明模型基本成立,并针对酒店利用互联网获取客户知识的活动提出了相关对策。利用在线评论获取客户知识带来了两个问题：如何将数量大且分散的在线评论集中起来?如何从数千个没有规律的句子里找到有用的信息?本文利用了网络信息自动采集技术来收集信息,引入中文文本挖掘的部分思想来寻找评论语句中隐藏的客户知识,以解决上述两个难题。文章在第一、二章实践和理论背景分析的基础上,在第三章结合客户知识类型和在线评论的内容和结构特点,提出了利用在线评论获取客户知识的模型。将客户知识分为有关于客户的知识和来自于客户的知识两类,将在线评论分为客户信息和客户点评两个部分。然后介绍了利用网络采集器自动收集网页信息,利用汉语词法分析系统对评论信息进行批量处理的方法。第四章以携程网上五家上海喜来登酒店的在线评论为例,对利用在评论获取客户知识的模型和方法进行了进一步的验证和探索。明确了每个小类的客户知识的具体获取办法,初步展示了利用这一方法获得的客户知识,证明模型基本成立。最后,把获得的客户知识与具体的酒店经营实践结合起来,构建了获取客户知识的补充模型,提出酒店利用在线评论获取客户知识对策和建议。在文章的末尾对本文的创新和未来研究方向进行了总结。