随着互联网技术的发展,网络已成为舆情产生及发展的重要场所。网络舆情信息能有效地呈现当前人们关注的热点话题及网民观点态度,进而反映当前社会、政治、经济等发展状况。因此,通过对网络舆情信息进行采集、分析及管理对及时把握当前舆情动态及正正确引导网络舆情发展具有重要的现实意义。本文主要对网络舆情分析技术进行了研究,并在此基础上对网络舆情分析及管理系统进行设计与实现。主要研究内容包括以下几个方面：1、网络舆情信息采集及信息预处理技术是网络舆情分析的基础,指利用网络爬虫抓取网页并对采集到的网页进行智能处理。本文第二章重点介绍了网络舆情信息采集及信息预处理技术的基本思想及流程。2、话题识别及话题跟踪技术研究是舆情分析的核心,指针对未知话题的聚类及已知话题的分类技术。本文第三章主要对话题识别技术进行研究,基于当前的话题识别聚类算法,提出了一种改进的Single-Pass聚类算法,该算法主要思想如下：首先考虑到多个专有名词的组合更能区分话题中心,因此在提取特征向量过程中,采用对多个专有名词组合赋予更高权值的方法；另外在相似性比较过程中,先对所有文档的标题特征向量进行相似性比较来划分父类话题中心,再分别对各父类话题下所有文档的正正文特征向量进行相似性比较以划分子类话题中心,以便层次化地呈现舆情分析结果。3、话题评估及舆情预警技术是网络舆情分析的最终目的。本文第四章主要对网络舆情话题评估方法及过程进行研究。首先,在我国现有的网络舆情评估指标体系的基础上,从数量、时间、关注度、观点及集中度五个维度出发,构建网络舆情话题评估指标体系；然后以层次分析法为基础利用数学方法确定话题各指标权值；再获取各指标值并对其进行量化处理及综合计算,得到网络舆情话题评估值；最后,结合网络舆情话题评估值及网络舆情预警体系对话题进行相应预警处理。本文最后对网络舆情分析与管理系统进行设计与实现。确定了系统总体框架后,对网络舆情信息采集、信息预处理、舆情分析、舆情预警及管理功能模块进行设计,并对网络舆情信息采集、信息预处理及舆情分析模块加以实现。该系统在网络舆情的应用中具有一定的实际意义。