机电产品生产企业保持竞争优势的关键是向用户提供优质、价廉的产品和服务,并不断提升用户的满意度,其关键问题是对产品进行准确的评价,并据此对产品进行有效改进。传统的产品及服务评价一般由领域专家人工进行,但领域专家可能缺乏真实的用户体验,导致其对产品的评价并不被用户真正认可,最终达不到有效提升用户满意度的效果。随着电子商务的迅猛发展,机电产品在线销售已经非常普及。电子商务网站一般都提供了用户在线点评功能。大量用户购买和使用产品后,所填写的评价信息反映了用户真实的产品体验,能够为机电产品提供高效、客观的评价信息。因此本文提出基于在线点评挖掘的机电产品评价方法,以电子商务网站上的用户在线点评数据作为产品评价的主要信息来源,通过对大量点评数据的挖掘来对产品进行客观和真实的评价,以解决专家评价存在缺乏真实的用户体验问题。本文的主要研究内容包括：1)在确定点评数据的来源和分析其特点的基础上,设计面向在线点评的网络爬虫来获取用户点评数据,并对其进行预处理,以满足评价指标体系优化和用户评价识别研究的需求。2)设计面向在线点评的评价指标体系；基于用户知识提出评价指标体系优化方法；基于评价指标体系提出模糊模式匹配模板方法识别在线点评中的用户评价。3)基于模糊综合评价,提出机电产品的评价框架；提出模糊综合评价改进方法以实现从不可信的在线点评数据中获取可信的评价结果。4)针对模糊综合评价方法缺乏对评价结果的具体解释的问题,提出基于模糊认知图的产品个性化评价模型,实现了对评价结果的具体解释,以及更加经济的可替换改进评价指标的推荐,以提升用户满意度。本文提出的基于在线点评的产品评价方法拓展了产品评价的广度和深度,对产品评价有一定的理论指导意义,同时在帮助企业提升产品的用户满意度和市场竞争力方面有一定的实际意义。