通信和计算机技术的高速发展使得互联网日益渗透到人们的日常生活中,网民能够在网络上传播自己对公共事件的所思所想,出现了Web“公共话语空间”,形成了网络舆论氛围。网络舆情安全与否直接影响现实社会生活的安定,因此对网络舆情进行研究将有助于舆情监管部门实现对网络舆情的监控和管理,维护社会的稳定。文章分析了网络舆情的产生、它对社会生活造成的影响及其国内外研究现状。然后,深入研究了网络舆情分析所使用的关键技术,包括社会网络分析的基本概念及其研究方法,同时对Web信息挖掘技术中的Web社区挖掘做了详细分析,总结了三种实现思路:基于HITS技术、基于随机游走模型技术和基于谱图分割技术。在深入理解和掌握社会网络分析和Web信息挖掘的基础上,文章设计了网络舆情分析系统模型。该系统模型包括Web数据采集、数据过滤和预处理、数据分析及挖掘、生成舆情分析报告等功能模块。同时,给出模型的总体设计方案、各模块的功能描述,并详细定义系统模型中舆情分析的实现流程。针对系统模型的核心—数据分析及挖掘模块,文章首先将Web建模为社会网络,并对HITS算法进行改进,用改进后的算法挖掘Web社会网络中的“讨论组”,并根据Web社会网络中结点的角色不同定义两种“核心人物”:与Web社会网络中其他成员互动较为频繁且关系密切的成员;与其它网络成员的关系并不是很密切,但是与第一类“核心人物”均有互动关系的网络成员。同时,文章给出了Web社会网络、“讨论组”和“核心人物”的结构示意图。在系统模型的舆情主题发现方面,文章分析了对Web文本信息进行预处理的必要性,并且指出在划分文本主题时,将分类和聚类算法结合,会使舆情主题的发现具有灵活性。