随着互联网技术的发展和消费方式的改变,人们对网络购物、在线交流的需求日渐增长,在线评论作为一种新的分享形式极大满足了人们网络购物的信息需求。在线评论有如购物评论、图书评论、体验评论等多元的表现形式,其中,在线图书评论得到了众多书籍爱好者的青睐。在线图书评论不仅是读者阅读分享和购书交流的主要途径,还是学者进行图书评价的重要参考维度。因此,在线图书评论在开展图书评价、用户情感等研究中发挥着重要的作用。然而,在线评论数据在不同平台中开放获取程度存在显著差异,获取难易水平不同,加之在线评论口语化程度高,数据处理过程繁杂,挖掘在线图书评论的内容和情感不仅需要综合考虑平台属性和用户分类问题,还要应用一定的数据挖掘技术以辅助分析,因而综合考虑上述要素开展的相关研究甚少。由此,本研究以平台间差异和评论内容为切入点,通过主题建模和情感分析等数据分析方法,同时将模糊数学方法融入评价结果,开展基于在线评论情感分析的中文图书评价。实验结果表明,本研究所提出的中文图书评价方法可以更好地应对网络平台中在线评论的抽象性和图书评价的具体性之间的现实差异,以客观反映读者对图书的真实评价。本研究主要工作主要包括以下三个方面:首先,系统梳理国内外基于在线图书评论的图书评价相关研究,指出仅依靠替代计量和传统计量指标开展图书评价的局限性问题,同时针对不同图书平台在发挥其自身商业价值或社交功能上的独特优势,说明全面考虑不同平台的图书评论数据在图书评价中的重要性。在此基础上,提出基于在线评论研究图书评价量化方法的必要性:分析两种不同性质平台（图书交流平台和电商平台）中在线图书评论的内容信息方面的差异,进而探讨用户、读者对两种平台的关注度和认可度,以获取得到较为综合的图书评价结果。其次,深入剖析现有的图书在线评论维度中评价内容和指标选取的相关研究,分析其存在的问题——评价内容和指标的选取中具有一定的沿用性和主观性。为解决上述问题,本研究采用数据驱动的方式,通过爬取并挖掘在线图书评论的信息,选取聚类效果更佳的主题分类器,分别对两平台的评论内容进行主题建模和提取,发现并识别读者关注度较高的属性特征。同时,基于SO-PMI点互信息算法丰富和扩展Boson情感词典,并结合网络用户评论的特点设计情感分析的句法计算规则,从而实现在线图书评论的数据挖掘。最后,借鉴模糊数学的计算方法,将主题提取下的主题强度结果作为权重集,将各主题的情感平均得分作为算子集,综合计算基于在线图书评论的图书综合评价值。并将评价结果与当当网中的图书榜单排名和豆瓣读书中的豆瓣评分进行对比分析,验证本研究评价方法的全面性和可行性。本研究提出的方法不仅能够有效改善单一平台评价结果的片面性问题,还能够真实客观地反映读者对图书的情感,使图书评价结果从商业色彩明显的图书榜单中分离出来,以解决当前评价方式与读者需求之间的错位问题。同时,本研究给出的方法能够有效发现和识别小众口碑图书,从而有助于图书经销商和图书服务机构顺利开展图书营销和推广工作。