随着在线短租市场的火爆以及在线评论信息的过度膨胀,使得消费者在购买决策之前,很难通过在线评论的信息来判断商品是否符合自己的预期。尤其是在在线短租领域,消费者购买的是商品在一定时间的使用权,体验的是商家在这段时间内的服务,但是消费者很难从商家提供的信息中获得体验感受。本文提出的问题是,在卖家提供的信息可以满足消费者的基本需求,且目标商品的在线评论综合评分相似的前提下,消费者如何根据在线评论信息,对目标商品进行进一步比较,选择客观意义下更好的商品。本文结合消费者购买决策五阶段模型和信息采纳模型,结合在线短租市场的特点,简化了共识性结论的因素探讨,将重点置于中心路径上,研究在线评论信息质量对消费者购买决策的影响。从在线评论效用、在线评论产品特征、在线评论情感倾向三个维度来衡量在线评论质量,研究在线评论质量对产品排序的影响。在研究方法上,本文选择了多属性决策模型对目标商品进行排序,因此在模型数据处理中,首先从评论长度、评论时效性以及图片评论数三个角度对在线评论的总效用进行衡量,然后通过Apriori算法提取在线评论的特征,并将在线评论效用和产品特征相结合作为多属性决策的权重。通过情感词典判断产品特征——情感词对的极性,将消费者情感倾向表示为关于评价标度的概率分布,以此作为多属性决策的判断矩阵。然后依据TOPSIS多属性决策方法,对目标商品进行排序。最后以途家网为例,以随机抽取的五家店铺作为目标商品,运用提出的模型和算法对数据进行处理,对这五家店铺进行排序。本文提出的模型和算法可应用于以下三种场景,从消费者角度来说,旨在帮助消费者从客观意义上选择更好的商品,更好的辅助消费者进行决策;从店铺商家角度来说,可以帮助商家更好地了解消费者的需求;同时,从商家平台角度来说,本文的研究成果也有助于帮助平台对相似产品更好地排序,使得排序结果更加符合消费者的需求。