当今世界是互联网的世界,越来越多的人们在互联网上通过社交网络分享信息,发布对产品的观点,每天都有海量数据存储于社交网络,如此庞大的数据为各类服务行业了解用户对服务产品的评价提供了前提条件。随着我国高速铁路飞速的发展,面对各种运输方式日益成熟的现状,提高高速铁路客运服务质量将是高速铁路客运部门必然的选择。那么,利用社交网络建立科学合理的评价体系对高速铁路客运服务质量进行评价,为高速铁路客运部门提供科学合理的改善意见成为一个崭新的课题。本文从国内外现有的客运服务质量评价方法出发,总结归纳了国内外关于客运服务质量评价的研究现状,指出了目前的评价方法都是基于传统调查问卷的方式获取乘客对客运服务的评价内容,进而开展客运服务质量评价。这种方式在面对乘客发布于社交网络的评价内容时,就显得力不从心了。因此,本文提出了一种基于社交网络的调查法,引导乘客在社交网络发布带有#车次号#的评价文本,在此基础上通过网络爬虫获取大量的评价内容,获取#车次号#对应的评价文本,既可以获取某次列车的服务质量,也可以通过对某条线路或整个路网的所有车次号的遍历获取该条线路或整个路网的服务质量。然后,分析了社交网络评价文本的特征以及高速铁路客运服务质量的特征项,使用自然语言处理的中文文本分词技术和停用词过滤技术对评价文本进行处理。最后,使用自然语言处理的特征词提取技术构建出"产品特征—评价观点"关联对,将评价文本简化,最终得出反映高速铁路客运服务质量评价的评价摘要,并以图形化呈现出来。