随着互联网技术的快速发展和电商平台规模的不断扩大,网购已经成为网络时代重要的购物方式。消费者在电商平台购买产品时无法切身体验产品价值,浏览在线评论就成为其了解产品信息的重要途径。在线评论中包含着用户关切的产品特征属性,对消费者的感知价值有着直接影响,进一步对购买意愿产生重要影响。不同产品特征对用户购买意愿的影响程度各不相同,准确获取用户评论中的产品特征偏好是研究购买意愿的基础和重点。以往对购买意愿的研究多采用问卷调查的形式,范围小、限制多,且受到受访者主观意志的影响,较难准确获取用户的真实意图和动机。而用户在其网购行为发生后匿名发表的用户评论中包含着对所购买商品及服务的真实态度和观点,对其加以利用,能够有效拓展研究消费者购买意愿的途径。本文以用户评论为研究对象,通过阅读大量相关文献,对感知价值、产品特征和购买意愿的相关理论和研究成果进行了梳理,将感知价值分为三个维度:感知质量、感知价格、感知服务,建立感知价值量表。通过文本挖掘技术提取评论文本中的产品特征观点对等信息,建立“感知价值-特征观点对”层次树,以信息增益度量产品特征属性情感强度,即特征偏好对消费意愿的影响。将购买意愿作为中间变量,建立产品特征属性与销量之间的计量模型,研究特征属性对购买意愿的影响程度。本文在研究过程中,利用爬虫工具对产品特征进行抽取和降维,有效地提取了评论文本中的特征观点对;在产品特征基础上,将产品信息国家标准中对产品属性的描述与电商平台产品分类体系相结合,建立感知价值量表,拓展了感知价值量表构建的新思路;将数据挖掘技术、情感极性分析和信息增益等方法结合起来,识别用户评论偏好,构建计量模型,从新的角度对产品特征和购买意愿的量化方法进行了研究。研究结果表明:用户评价中的产品特征属性的提及频率与其重要度不存在必然关系;同时表明了采用信息增益的方法处理产品特征属性能够有效地分析特征属性对购买意愿的影响程度。