中国正处在互联网高速发展时期,随着网络用户数量变大、互联网普及率逐年提高,网站和信息数量的大幅上涨致使互联网上的信息爆炸问题日益明显,信息涵盖面无论从广度上还是深度上都飞速增长,在一定程度上增加了用户在互联网内搜索所需信息的难度,说明用户急需高频率借助使用引擎获取信息。海量的信息会将人们的视线笼罩在一个很小的局部中。用户最迫切需要的是从更宏观的角度去了解舆情。基于上述问题,本文全面剖析了用户偏好的业务需求、功能需求及技术可行性。决定在以J2EE作为开发平台的基础上,开发语言选用java,以My Eclipse为程序开发工具,在Tomcat为服务器、MySQL为数据库的条件下实现网络用户偏好趋势预测系统。系统主要由三部分组成:第一:信息的收集。在网络收集信息中,系统将使用多线程广度优先网络爬虫访问网络。第二,信息的分析。在信息获得后,用Lucene建立索引,之后提取出关键词,同时利用贝叶斯分类器预测出其发展趋势。第三,舆情的展现。利用Struts框架和MVC模式,让前台的界面成功显示消息、地址、时间及出现的频率等。本设计实现了一个以分析网络舆情为目的的网络用户偏好趋势预测系统,通过分析用户偏好助力互联网话题发展趋势预测技术发展。通过对互联网上信息获取方式的改进,在用户数量迅猛增加,用户群体不断扩大以及更多更新的用户需求出现时,可使用户更方便地沟通交流,更快速地找到自己所需要的信息,更准确地搜索到自己所需要的商品,从而为工作和生活提供帮助。加快网民通过互联网检索信息的速度,在信息索引基础上,对网民偏好加以分析,为网民“定制”个性化的信息服务,并得到成功应用。