摘要：电子商务的蓬勃发展，让销售市场从线下转为线上。为了适应这样的转变，产品公司必须充分分析产品的线上评价情况来确定更有针对性的销售方案。首先，我们建立了基于评论内容的评论价值模型：对评论的文本内容进行处理，利用TF-IDF算法计算评论内容关键词权值，再利用设置好的产品特征词进行相似匹配，得到特征词的数量，结合评论长度、句数等评论特征，作为评论特征因子。然后使用层次分析法确定各因子权重，计算得到基于评论内容的评论价值CV。考虑到Amazon评论体系中他人对于评论的投票数对于评论的价值判断也很重要，因此我们建立基于帮助数的评论价值模型：我们以评论点赞投票的数量为基础，将用户是否加入Amazon Vine Voices与是否为VP评论作为影响因子，建立方程计算基于投票数的评论价值HV。