摘要：[目的]帮助消费者从海量的评论集合中识别高质量评论。[方法]利用LDA主题模型对消费者关注的主题进行分类，借鉴改进的自动摘要的思想，追踪评论主题下的高质量评论，提出面向主题的高质量评论挖掘模型。[结果]自动提炼出每个主题下的高质量评论，其准确率、召回率和F1值分别为80．73％、64．90％和71．95％，并通过实证研究证明该模型的有效性和优越性。[局限]仅与部分典型模型作对比，其他模型方法还未进行验证。[结论]该模型能从评论集中有效地挖掘出不同主题下的高质量评论，从而能够更加高效地辅助消费者进行购买决策。

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