【摘要】海量评论数据导致了信息过载，基于消费者的偏好对评论进行个性化排序尤为必要。本文考虑消费者多维偏好，即产品特征偏好、评论情感偏好和评论浏览数量偏好，提出了评论排序的消费者偏好满意度量化方法，将排序问题转化为最大化满意度的优化问题，鉴于问题的复杂度无法精确求解，提出了一个基于改进贪婪算法的近似求解算法。采用美团网酒店的评论数据进行实验，结果显示本文提出的算法与其他相关算法相比有效性显著提高，且具有较高的敏感度。研究结果对消费者提高决策效率，以及电商平台获取消费者偏好、改进评论系统，有着重要的现实指导意义。