随着我国信息技术的不断发展,相较于之前的传统购物形式,网络购物成为互联网时代的到来,诸多外部因素都将会对消费者购买行为产生影响。由于互联网消费平台中在线评论系统的不断升级更新,在线评论目前作为分享购物体验的重要交流媒介,能够使消费者更易获取得到所需产品的有用信息,而这一类信息促使的购买决策行为往往是受到产品已有的在线评论的影响。在线评论具备了传播范围广、速度快、信息量大、可测量性等特点,它突破了时间与地域的限制,而这些特点都将影响到消费者的购买决策以及企业的产品销量。在线点评系统的发展,使得在线评论成为消费者购买决策的重要参考依据,并最终对产品销量产生影响。如何对产品的销量进行准确的预测,成为了现在企业所关注的热点问题,有关短生命周期产品的销量预测问题目前也倍受企业的关注。目前国内外对于短生命周期产品的需求预测研究比较少,因为短生命周期产品从上市到退市的整个过程不会过长,且市场竞争往往特别激烈,耐消品等产品的需求预测方法不完全适用于短生命周期产品。针对上述问题,本文选取了生鲜行业,并应用Bass模型研究短周期生鲜产品的扩散过程。本文基于生鲜行业的在线评论,分析在线评论的影响,提出了基于在线评论情感指数提取和Bass模型的产品销量预测方法。在进行研究时暂不考虑重复购买的问题,主要是集中于在线评论中包含的情感指数,根据这一点提出了基于在线评论情感指标分析的新产品的Bass扩展预测模型。第一部分,通过文献研究的方式研究目前在线评论对于销量的影响。第二部分,通过文本挖掘与Bass模型相结合的方法,将Bass模型扩展,考虑在线评论的情绪指数,研究在线评论对销量的影响。通过文本挖掘获取生鲜产品的在线评论,然后分析在线评论的情感指标分类,并在其基础上,构建生鲜销量预测模型并验证其适用性。第三部分,得出结论并且说明研究局限。结合在线评论对生鲜产品销量的影响,有助于提高生鲜产品销量预测的准确度,为企业制定生产与库存计划以及营销策略提供重要依据。论文从情感分析以及销量预测出发,提出了通过对在线评论中情感指数的提取从而对销量进行预测的方法,丰富了销量预测的理论、方法和技术,为企业针对短周期产品的销量预测提供了依据和借鉴。