除评论文本外，多数网站的评论中还伴随用户的评分，对用户评论中的文本和评分进行联合分析，更有助于评论内容的信息理解和特征抽取。针对评论中文本和评分两种类型数据之间的动态相关性，本书提出一个通用的联合概率模型对两类数据数据进行建模，并设计了模型参数估计算法。该模型深入刻画了评论中评分和文本的生成机制，能够联合两类数据抽取得到有效的评论主题和情感特征，对评论数据集的解释性和预测能力较之基准模型具有明显优势，而基于该联合概率模型所提出的在线监视方法也带来了监测效果的提升。围绕基于电商用户评论数据的在线产品服务过程质量评价和质量监测这一核心目的，本书从前期的数据处理和异常检测，到中期基于概率统计模型的信息量化和特征提取工作，再到后期应用环节的在线监视，提出了一整套方法技术和操作流程，是对在线用户评论数据的一次完整探索和应用。