在线评论的出现能够使广大用户更真实、更全面的了解商品信息。然而，过多的在线评论会给用户带来认知负荷，影响用户对评论有用性的感知。如何从海量评论中快速找到有用性价值高的评论成为了广大用户关注的重点，尤其是近几年在线旅游发展的势头猛进。旅游在线评论极大地便利了广大用户获取相关的旅游信息，这些评论均出自历史用户的反馈，可以使用户更真实客观地感知商品及服务。因此，我们更有必要从广大评论中快速识别影响用户感知有用性的因素来帮助用户更好的决策。　　旅游信息的获取方式由线下传统的旅行社延伸到线上的在线旅游平台，这为广大用户获取旅游信息提供了更丰富的渠道。因此，本文选取网上旅游网站的在线评论作为研究对象，并对近年来在线评论的实用性进行文献整理，并运用消费者感知价值，信息超载等相关理论，为本研究提出了10个假设从而展开本文的研究。通过文本挖掘对评论文本进行预处理、文本特征提取以及效价标注来获取评论中关于推荐特征、情感特征、属性特征以及服务特征的关键词，并对这些关键词进行分类，并对每个特征维度下的关键词进行效价标注，进而利用负二项回归分析对假设进行检验，最后依据实证分析的结果得出相关结论。　　本文的创新之处主要体现在以下两方面:1）将评论的内容特征进行分类，分为推荐特征、情感特征、属性特征、服务特征，并将其应用到对旅游网站在线评论有用性的研究领域;2）考虑了各个特征效价对有用性的影响，来构建更合理的有用性研究模型。因此，本文丰富和完善了现有旅游信息管理领域的研究，可以帮助用户快速识别较高有用性价值的在线评论，并且用户可以根据该结论来撰写用户感知有用性价值高的评论以便获得更高的有用性投票，并且网站也可以根据本文研究结论优先找出有用性价值高的评论优先展示给用户以便用户快速识别，有助于用户获得在线评论中的旅游信息。