目前,社会中的很多热点话题往往都是从微博开始传播,如何从微博中发现热点话题并对热点话题做舆情分析,是非常有现实意义的工作。本文针对微博舆情的特点,研究了微博舆情监控系统的实现方法。介绍Hadoop平台处理大数据的优势和原理,实现了数据采集、文本模型表示、话题发现以及舆情分析的功能。本文的主要工作和研究内容如下:第一,本文在数据采集模块采用新浪微博API和网络爬虫技术相结合实现微博数据采集。基于微博热搜词检索实现相关微博的定位,能够在短时间内获取大量领域相关的微博数据。第二,在热点话题发现方法的改进上,采用了基于新词发现的微博文本主题发现方法,将其分为三个步骤:中文分词、LDA主题建模、主题聚类。在中文分词环节,加入了新词发现模块,提高了分词准确率。在建立文本模型时,采用LDA主题模型,提高了话题发现的准确率。第三,为了提高LDA建模的准确度,在构建文本模型前加入文本分类模块,解决了原有的话题发现方法在应用于微博文本时精度不高以及将同一关键字下的不同话题混淆的问题。本文基于实际的新浪微博数据实现热点话题发现、话题传播路径、内容倾向性分析、社会网络分析功能进行测试、分析。最后本文针对系统的缺陷,对未来的工作做展望。