近年来,网络舆情在中国备受关注,频频发生的舆情事件对政治生活秩序和社会稳定的影响力与日俱增。在这种形势下,政府及企业的相关部门对网络舆情管理工作越来越重视,要求在监测方面加大力度,并且对事态的发展密切关注。新闻专题追踪是网络舆情监测的重要工作内容,在该任务上常用的解决方法是话题检测与追踪(Topic Detection and Tracking,TDT),但由于以下原因,现有的TDT方法具有很大的局限性。一是网络舆情新闻专题追踪的对象为某个特定的话题,需要提供一种基于关键词的人为介入机制,而传统的TDT方法对所有的话题进行追踪,是一个无监督的过程,二是网络舆情新闻专题追踪需要梳理话题的发展脉络,而传统的TDT方法大多数未对此进行研究。因此,本文主要研究面向网络舆情的话题检测与追踪方法,主要的内容如下:(1)提出了一种基于关键词的话题追踪方法,该方法针对话题追踪时存在的两个难点:低频但重要性较高的词语造成追踪效果不好以及固定关键词无法应对动态话题追踪,利用有话题倾向性的关键词来表示新闻文本进而提升话题追踪效果,并采用基于词活力的更新策略来动态调整话题关键词。通过在三个近期较为热议的网络舆情话题上进行相关实验表明,该方法能够有效地对网络舆情话题进行动态追踪。(2)在上一方法的基础上,对面向网络舆情的话题检测与追踪方法进行了整体设计,并提出了一种基于热度计算的话题发展脉络构建方法,该方法从话题新闻中检测出适当粒度的话题事件来构建话题发展脉络。针对当前研究方法所构建的话题发展脉络不够直观、逻辑不连贯的问题,该方法从网络舆情话题发展规律的角度出发,使用具有主干和分支结构的话题树来呈现话题发展脉络,并通过热度计算来识别话题关键事件节点。经实验表明,该方法所构建的话题发展脉络表现良好,结构清晰,能够帮助用户直观地了解话题的发展历程。