随着无线网络的普及以及移动智能设备的更新换代,电子商务逐渐渗透入消费者的生活,网络购物作为电子商务的一个主要模块也成为消费活动的新渠道。消费者针对购物行为发布的线上评论,即对于商品和服务的主观和客观评价,可以视作网络口碑的重要组成部分,对其他消费者的决策有着极大的影响力。有研究报告指出,八成以上的消费者在决定购买某商品前会翻看该商品的所有评价。线上评论在消费者进行购物决策行为时起着不可忽视的作用,同时也顺势会影响到生产销售企业和商务平台的盈利可能性与营销策略。但是,热门商品评论数量的爆发性增长也给消费者的购物活动带来了许多麻烦。同一线上销售平台某一商品累计的线上评论数量有时是巨大的,消费者与商家、平台共同面临着信息过载与信息不对称问题,此时如何分析挖掘线上评论的有用性、选择更直观有用的信息,这一问题的研究对于网络销售平台评价系统的搭建,以及对于厂商、消费者都有重要的意义。本研究以京东商城购物网站的商品评论为研究对象,利用八爪鱼爬虫软件获取需要的评论样本数据,以消费者行为理论和详尽可能性模型作为理论基础,结合文本挖掘方法,将评论有用性的影响因素分为内部特征和外部特征两个方面,以此为基础建立评论有用性影响因素的评价模型。本篇文章主要进行了以下两个方面的研究分析:首先是研究线上评论的文本挖掘流程与内容特征,对评论文本内容进行客观值评分,同时对评论的情感极性进行分类,以此获得线上评论内部特征指标数据;之后以消费者行为理论和详尽可能性模型为理论依据,利用结构方程模型研究线上评论有用性的影响因素和评论有用性的评价模型。本篇文章为线上购物平台以及商家决策优化提供具有实用意义的参考意见,通过升级线上评论展示平台,帮助消费者节约购物时搜寻有用评论的时间,提高决策效率;帮助线上购物平台和商家及时掌握用户需求,制定有效的经营策略,从而增加客户的忠诚度。