近些年来,互联网高速发展,网络消费也逐渐成为消费者习惯的一部分,消费者可以通过网络平台获得网络商品的相关信息和评论。其中,在线评论作为网络口碑的重要形式,在消费者的行为和购买决策中发挥着重要的作用。国内外学者越来越关注在线评论有用性的研究,其中在线评论的有用性的影响因素构成复杂,研究课题在多种方面展开。本文正是为了探究影响商品在线评论有用性的影响因素。　　本文基于社会网络理论和文本语义的数据挖掘视角,将影响因素根据其形式划分为在线评论文本特征和在线评论者特征。其中在线评论文本特征主要体现在文本所含信息量以及文本语义的特征。而作为在线评论的信息来源,评论者本身的属性也不应该忽视。而伴随着 Web2.0和网络社区的发展,社区已经形成了一种社会网络,每个评论者作为网络的节点,以其社会属性对在线评论施加着一定的影响。本研究在此基础上构建了模型并以实证分析进行验证。选取了社区构建成熟并且书目品类齐全的社区网站豆瓣网(www.douban.com)的读书频道作为研究对象,使用 MetaSeeker工具在豆瓣网进行网络抓取数据,存入到 SQL Server数据库中,并利用汉语词法分析系统ICT CLAS2014进行评论文本词性标注、分词和词频统计,又利用TF-IDF表征文本向量权值,并使用VB.Net开发了核算权值的窗体程序,最终使用 SPSS16.0对于评论文本进行了描述性统计,相关性分析和多元回归分析,从实证的角度揭示了在线评论有用性的影响因素,说明了网络社区作为一种社会网络的形式,其节点的社会属性和其发表的评论文本特征对于阅读者存在较为显著的影响作用,进一步也可应用为现实生活中人们的网上购物和电子商务企业的网络营销提供新的理论支持。