随着网络技术的高速发展,网络给人们提供了越来越多可以表达自己情感的地方,人们可以在网上自由发表自己的言论以及表达自己的情感,而由于互联网的用户越来越多,网络也逐渐变为舆情信息的主要载体之一。因此对网络舆情进行监控也变得极为重要,但是由于人们所表达的情感以及意愿多种多样,传统的网络监控系统也就越来越不能满足现在舆情监控的现实需要。基于以上背景,本论文采用基于信息融合的舆情倾向性分析技术,同时在词语倾向性方面采用了帕累托定律,从而实现了基于信息融合的网络监控系统,提高了网络舆情分析的准确率,可以更好的反映出网民所表达的情感倾向。主要内容有:首先对网络监控系统中的网页信息获取技术,包括网络爬虫技术以及网页文本预处理技术、中文分词技术包括中文分词以及词性标注、信息融合技术进行了探讨;其次,提出了基于信息融合的舆情倾向性分析技术,提高了舆情监控系统分析的准确性,并详细介绍了舆情监控系统的研究与设计;然后,对文本倾向性分析技术以及帕累托定律进行研究,提出了基于帕累托定律的词语倾向性分析算法,使用该算法后对词语倾向性分析更加精确,也有助于文本倾向性的分析;而后介绍了舆情监控系统的实现,主要是技术选择及工作流程。最后,通过实验结果及分析,证明了基于帕累托定律的词语倾向性分析技术可以有效提高词语倾向分析的准确性以及基于信息融合的舆情系统可以提供较传统技术对舆情分析更高的准确率。