伴随互联网科技的进步及各种社交媒体软件的不断出现,人们参与话题讨论的途径越来越多,能够越来越方便地表达自己的观点。近年来,互联网言论所形成的网络舆情已逐渐演变为社会各类舆情中不容忽视的关键部分。由于网络舆情具有较快的传播和演变速率,若对于负面舆情未及时采取措施,那么其造成的社会后果将难以控制。网络舆情在维持人们生活秩序、维护社会稳定方面扮演着越来越重要的角色,某些网络突发事件让大众逐渐意识到在社会治理中网络凸显着举足轻重的地位,如何实时监控舆情并做到及时处理突发舆情尤为重要。基于此,本文实现了基于爬虫与文本挖掘的网络舆情监控系统。通过网络爬虫实现微博数据的自定义采集,通过文本挖掘技术实现舆情数据的分析,通过C#搭建系统并与Python联动进行数据处理和算法分析,实现了舆情数据管理、文本自动摘要、相似舆情检索、统计图表分析、舆情报告管理、舆情预警、实时舆情大屏等功能。测试可知,本系统可以高效采集、管理和分析舆情数据,及时识别预警信息并进行邮件预警。论文首先对本系统的研究背景和意义进行了分析,阐述了目前舆情系统的研究情况及系统实现所需要的相关爬虫技术、热点词提取等算法。然后对系统需求做了调研和分析,按照需求及业务逻辑,进行了系统设计和实现。最后,通过安全性测试、业务测试和兼容性测试完成系统验证,以确定系统是否达到预期。本系统的设计与实现,有助于提高公安及有关部门网络舆情监控的效率,及时发现网络突发事件引发的网络舆情,快速定位舆论焦点、追溯舆情传播源头,从而辅助有关部门进行决策,快速制定切实可行的有效措施,传播社会正能量,构建良好的网络环境,推动网络空间治理,从而避免负面舆论泛滥带来的消极社会影响。