互联网的便捷性和跨地域性，使它成为民众表达意见、讨论公共事务、参与政治经济决策讨论的公共平台，伴之而来的就是网络舆情的收集和管理问题。网络舆情具有的传播速度快、地域的广阔等特性使网络舆情难于控制和管理。网络的持续高速普及，使得网络舆情的管理问题不可回避，必须正面予以解决。良好的舆情引导将会有利于社会经济发展政治文明建设。　　 BBS就是一种被人们广泛使用的交流工具和探讨平台，在BBS里人们可以自由的交换信息，共享信息，讨论各种话题。BBS在逻辑上消除了人们物理上的差异，使不同背景，不同地方，不同年龄的人聚在一起共同探讨问题。从这个角度上看，BBS就是现实社会的虚拟映像，网络舆情也就是社会舆情的反映，并且BBS数据内容的可获得性，为舆情研究提供了数据源，用以进行检测、监控管理。　　 在网络舆情研究中，舆情信息主要来源于热点话题，所谓热点就是吸引了大量民众注意的公共问题，而舆情也就是大众的意见。通过对热点话题的检测追踪，以完成对网络舆情的分析定位。在热点话题检测中，对热点话题发现的越早越有利于舆情的监控和引导。　　 本文首先对国内外相关的研究进行了分析，在此基础上，对Web数据获取技术，内容净化技术，话题聚类检测技术进行了深入的研究。其次，对人工神经网络的结构特征进行了分析，针对BP神经网络的缺陷进行了改进。最后，通过对BBS的特征进行了提取，分析了网民的行为特征，建立了以改进的BP神经网络为核心的热点话题预测方法，为网络舆情监测另辟蹊径，提供了更快的检测方法，以供决策支持系统参考之用。