互联网的飞速发展为BBS的普及提供了条件,目前BBS己经成为一种常用的交流工具,网民可通过BBS发起新话题或回复现有的话题来表达对某个事件的看法。从一定角度来看,BBS是现实社会的镜像,因而可以采集BBS中的数据,为BBS舆情分析提供数据基础。本文实现的热点话题发现、话题监控功能都是以BBS实时数据为基础的。本文在分析国内外BBS热点话题发现与监控现状和发展的基础上,从系统的整体设计和实现过程入手,深入分析系统结构设计和系统处理流程等方面的问题。本文的主要研究内容如下：(1)BBS数据采集：数据采集是整个热点话题发现与监控系统的基础,本文利用传统网络爬虫的运行原理,并结合论坛的特征,提出基于论坛版块扩展的BBS数据采集策略,实现对BBS论坛的高效采集。(2)BBS数据预处理：采集所得的数据为非结构化数据,系统需要对其处理,使之转化为结构化数据。预处理部分主要包括页面信息抽取和文本向量表示两个主要步骤。(3)BBS热点话题发现：话题识别是热点话题发现的关键步骤,本文采用Single-Pass聚类算法进行话题识别,在实际应用时针对原算法存在的缺陷做了相应改进,并给出实验结果及和分析。在话题识别的基础上,综合话题包含的主题贴子数、参与讨论的ID数、回复数、浏览数等信息,对话题进行热度评分,筛选出论坛中的热点话题。(4)BBS热点话题监控：本文采用基于自主学习的1NN增量分类算法来实现对BBS热点话题的监控。