近年来,随着市场经济和电子商务的飞速发展,消费者的购物习惯逐渐从线下转向了线上,电子商务网站已经成为消费者浏览商品信息,分享产品使用感受,商家获取消费者口碑的重要信息来源。此外,市场中充斥着规模庞大的同质同类产品,产品之间的竞争日趋激烈。各企业为了在市场竞争中获得竞争优势,必须清楚认知自身产品与竞争产品的优劣。在线评论允许消费者以前所未有的速度和规模分享他们的消费观点和体验,一改以往企业通过问卷调查获得数据规模小、可靠性低的局限。因此,利用在线评论信息帮助企业进行产品竞争力评价是一个值得关注、具有较强现实意义的研究课题。基于此,本文考虑了基于在线评论的产品竞争力评价问题,并着重研究基于在线评论的产品竞争力信息挖掘方法和基于信息挖掘结果的产品竞争力评价方法。本文主要开展了以下四个方面的工作。（1）给出基于在线评论的产品竞争力评价问题的研究框架。具体地,给出了基于在线评论的产品竞争力评价问题的描述和研究框架。（2）提出基于在线评论的产品竞争力信息挖掘方法。首先给出了在线评论的信息采集与预处理方法:其次利用构建的特征本体获得产品竞争力初始指标;再次构建初始指标—评论子句集合和情感词典;最后生成评论子句的情感挖掘结果。（3）提出基于信息挖掘结果的产品竞争力评价方法。本文首先依据贝叶斯理论构建产品竞争力评价模型;其次利用EM算法进行参数估计;再次依据参数估计结果筛选产品竞争力评价指标;最后进行产品竞争力评价值的计算。（4）给出基于在线评论信息手机竞争力评价的潜在应用研究。以京东商城网站的数据为例,给出了本文提出方法在手机竞争力评价中的潜在应用研究。本文提出的基于在线评论的产品竞争力评价方法可以用于现实中企业分析自身产品和竞争产品的优劣,为相关研究提供了理论层面和应用层面的指导和借鉴,并为相关研究的扩展与应用奠定了基础。