随着互联网的发展与应用,在线评论越来越成为人们产生消费决策的重要依据,旅游在线评论以其独有的特点在各行业在线评论中最具影响和发展潜力。网上评论由于数量巨大,质量良莠不齐,将会严重影响消费者决策的效率和效果,如何帮助消费者从海量数据中快速找到对消费者更有帮助的信息,是目前亟待解决的问题。很多著名网站设有用户有用性投票的方法存在很多弊端,本文主要针对旅游在线评论,尝试找到影响文本有用性的属性特征,试图建立模型以对评论进行有用性预测,提高消费者决策的效率和效果。本文采用文本分析与实证研究方法,首先在雅虎网站上抓取旅游在线评论文本,随机挑选出12家酒店的600条评论文本作为待测样本,结合消费者行为理论以及前人的研究成果,拟提出影响文本有用性的10个假设,然后通过人工打分的形式得出文本属性特征值,利用回归分析找到影响文本有用性的属性特征并得出模型,最后,利用模型对未知样本进行分类预测并评估模型预测结果的好坏。本文可以丰富在线评论用户感知理论、旅游在线评论相关理论,帮助消费者快速识别有用性高的评论文本,同时也帮助商家通过研究网络口碑来改进旅游服务质量,另外还可以帮助第三方网站解决用户的实际问题,促进旅游业以及互联网的发展。