随着时代的发展,信息通讯手段的不断更新,在这个过程中,互联网作为一种重要的信息传递媒介,已经成为校园群体获取高校舆情的重要途径。高校舆情在网络的基础上,表达更加快捷,方式更加多元,也促使高校网络舆情拥有了直接性、随意性、突发性、偏差性四大特性。鉴于以上高校网络舆情的特性,高校管理人员需要及时获取相关有效的高校舆情信息,能够实时追踪舆情动态,预测舆情的发展走向,防患于未然,特别是一些破坏高校秩序和严重危害学生的负面信息,要及时进行引导和管理。基于这个问题的出发点,本文在分析国内外高校舆情传播态势预测的基础上,构建了一套基于Java Web的高校舆情管理系统,并对其进行需求分析和详细设计。通过各大媒体渠道收集整理高校舆情数据,实现了高校舆情多种维度的实时监控和数据分析可视化,包括高校舆情热度分析、受众分析、媒体分析等。同时为了满足高校舆情管理者的需求,系统实现了成员管理、权限管理、舆情查询等模块。在比较高校舆情多种预测方法,综合考虑高校舆情发展总体趋势的基础上,引入了马尔可夫预测模型,在高校舆情数据的基础上,构建了高校舆情热度的评价体系,根据得到的高校舆情热度值和热度趋势值,对现有的高校舆情进行状态空间划分,从而依据这些状态空间构造出高校舆情的状态转移矩阵,最后结合状态转移矩阵和马尔可夫性质,根据初始状态向量构造方程组求解,对高校舆情的热度趋势进行预测。为了验证高校舆情预测模型的可行性,本文利用已经爬取的基于关键词“双一流”的8486条新浪微博数据进行实验验证,最终实验验证结论为该模型预测的高校舆情热度趋势区间中,7个区间内有5个与实际情况相符,从而验证了高校舆情预测模型的正确性。高校舆情管理系统对舆情的监控进行了数据可视化,数据可视化中采用了数据可视化工具AntV,分别从高校舆情的基本情况、热度分析、搜索词分析、媒体分析、受众分析等方面来对高校舆情进行展示。本文利用已有的43681条高校舆情数据进行数据分析,其中时间段是从2016年到2019年的高校舆情数据,经过数据处理分析后,已经基本完成了高校舆情监控可视化的要求。高校舆情管理系统目前已成功上线试运行,同时也对系统的功能、安全、性能、压力进行了测试,且测试结果良好,可以为高校管理者在高校舆情监控和预测方面提供依据和便利。