随着互联网在全球范围内的飞速发展，互联网已成为反映社会舆情的主要载体之一。在这种环境下，BBS论坛也已进化成网络舆论的策源地和集散地，BBS在国内高校也已是大学生最常使用的信息交换平台之一。对于社会上、校园内的消息或发生的事件，参与者利用BBS进行消息传递，并通过回帖的形式予以呼应或发表不同看法。从管理者的角度，应及时地了解学生关注的话题，对其中的敏感话题做出适当的处理和回应，以避免事件日益扩大而造成团体组织或个人的名誉或权益的伤害。然而，BBS上的信息是海量的，管理者无法时刻查看其中所有的主题帖，因此，一套网络舆情智能监控系统是必要的。同时，应建立相关机制，利用科学技术手段对高校BBS网络舆情进行监控，协助管理人员，提高效率和准确性。本研究在分析国内外网络舆情智能监控的发展和现状的基础上，从网络舆情智能分析系统中关键技术——模式识别入手。依据逸仙时空BBS过去6个月的主题帖及其回帖的统计与分析，归纳了异常主题帖的特征，并提取回帖量、参与讨论ID数和回帖时间间隔三个变量来衡量主题帖的受关注程度。同时，根据统计分析发现，三个变量在一定的时间周期内呈正态分布。再分别以天和小时作为时间周期，依据数理统计的相关原理，设定筛选异常主题帖的预警值，发现属于异常范围的主题帖则告警。本研究共设定了7个规则算法，分别以每天或每小时的发帖量、参与讨论ID数，和时间间隔以及发帖量与参与讨论ID数组合制定筛选和预警规则。为了验证其科学性和实用性，针对规则一至五，对BBS以往六个月的数据进行筛选，利用数据库sql语言和办公软件excel进行人工统计，并发现异常，结果较明显，平均准确率达75％。在总结各规则间的关系及优劣另外发现，各算法之间存在一定重合却不能完全替代，因此，提出可将其中两个算法进行组合从而提高准确率和全面性。