本文以数值型在线评价信息为研究对象,考虑属性权重未知和属性关联度的情形,并考虑决策者的心理行为,提出基于数值型在线评价信息的商品排序研究。考虑属性权重未知和属性关联度的情形,运用结构方程模型对理论假说进行验证,根据属性的影响效应占比大小确定属性及其权重。在此基础上,考虑决策者的心理行为,提出两种商品排序方法。一种是依据前景理论的商品排序方法。首先,考虑决策者对于不同属性的期望值,将属性期望值作为参考点,计算价值函数;然后,计算概率权重函数;最后,计算前景价值,并根据综合前景值对所有商品进行排序。另一种是依据前景随机占优准则的商品排序方法。首先,根据决策者的参考点,将决策矩阵转化为损益矩阵,并计算损益矩阵的概率分布;然后,基于前景随机占优准则,构建前景随机占优矩阵;最后,运用PROMETHEE-Ⅱ方法对所有商品进行排序。实例结果表明:两种方法均能解决基于数值型在线评价信息的商品排序问题,这验证了前景理论和前景随机占优准则在解决商品排序问题的可行性。