Web2.0让越来越多的互联网用户成为互联网内容的创造者,人们在享受海量互联网信息便利的同时,也感受到了困扰。过量的微内容信息导致了用户的“信息过载”,信息的冗余度大、质量低,造成了用户的“信息迷失”。本文以提供第三方评论服务的互联网网站为背景,以点评信息为研究对象,研究点评信息的序化模式以及方法的相关基础理论问题,旨在为解决上述问题建立相应的理论和方法,同时也为第三方评论型网站序化方法提供思路和理论依据。本文首先提出研究的目的与意义,总结国内外学者在微内容点评信息和信息序化领域的相关研究,并深入分析了国内的点评网站的用户群特征以及用户需求。然后根据点评信息的特点,结合已有的相关研究,提出点评信息序与序化的概念,并给出点评信息序化的层次与分类。根据用户对点评信息获取的时效性、全面性需求,本文提出以时效熵和观点覆盖率作为点评信息有序度的度量指标。本文还研究了适合点评信息加工的表层序化方法与内容序化方法,深入分析两种方法应用范围以及两者之间的关系。最后选取了一个实例,对实例中点评信息进行序化加工,得到有序的点评信息结果,并使用时效熵与观点覆盖率对结果有序度进行度量,结果验证经过文中给出的序化方法对评论信息进行处理后,信息的有序度有显著增加。