针对互联网舆情的分析研究是当前舆情监测领域最热门话题之一,而将信息技术的数据分析与挖掘能力高效应用在舆论热点事件研究之中已成为其中最重要的一环。就当前舆情监测领域最新研究成果来看,国内学者对于互联网舆论的分析能力和预警能力尚处于初级起步阶段。虽然现在一些已知的舆情监测系统具有收集、过滤、整理、聚合的基本功能,但对于信息中所包含的观点、态度等重要元素却几乎没有人做深入分析与研究。本文根据舆情信息中所包含的情绪特征,将研究重点集中于情绪跟踪技术,进而准确的提取、整合出信息中作者所希望表达的观点和态度,最终构建一个具备信息收集、过滤、处理、分析功能的舆情监控系统。本论文阐述了互联网舆情监测方面的相关理论,国内外研究现状和成果。并基于上述内容分析了目前市场上舆情监测产品存在的普遍性问题与不足,同时指出了网络舆情监控系统产品的现实需求以及未来发展方向。研究成果主要包括以下三个方面:(1)构建了以主题为引导的网络舆情监测系统,在此基础上,进一步完善改进了元搜索算法计算逻辑,对文本采集的深度及广度进行了进一步拓展,利用去噪、去重、筛选、相似度计算等一系列操作,很大程度上优化了系统对文本的预处理工作,有效的提高了信息采集模块的效率和准确率。(2)提出了利用情绪跟踪技术进行文本情感特征分析的方法。本系统对情感特征分析模块进行了深入研究,在以往的成果上,引入文本向量情绪跟踪技术对文本情感特征分析进行了改进和完善,带来的好处就是可以使系统在面对海量数据的情况下,能够更有针对性的完成用户提出的特定任务需求。(3)对舆情监控系统各版块功能进行了测试与展示。本论文较为完整的展示了整个舆情监测系统的设计理念、模块构成以及功能实现等各个环节,并现实案例为模板,对系统各版块功能进行了测试与展示,进一步印证了系统的可靠性。综上所述,舆情监管部门利用舆情监控系统,可以更加精准、迅速的掌握和判断互联网舆情发展现状及未来可能发展走势,有助于网络环境的净化及改善,为构建和谐社会打造良好的舆情生态环境和正能量的意识形态基础。