随着社会科技的进步以及互联网的广泛应用,网络舆情不仅成为社会舆情的重要表现形式,也是社会发展的重要一环。健康是促进人全面发展的基础,是民族昌盛和国家富强的重要标志。我们国家高度重视国民健康和医疗卫生事业的改革发展,已经将“健康中国”发展列为国家战略。所以,研究健康网络舆情内容具有一定的实际意义。鉴于目前网络舆情的分析技术,本文将提出基于TF-IDF词共现的关联规则挖掘技术与自适应权重调整法的情感倾向指数两种分析方法,分别从关联规则和情感倾向性两方面进行研究。(1)TF-IDF词共现的关联规则挖掘技术:文本用TF-IDF方法提取文本特征,再用词共现方法对进行关联规则预处理分析。最后再进行关联规则挖掘分析。(2)自适应权重调整法的情感倾向指数研究:先构造情感词典,根据情感词典,判断文档中的情感词的词性,然后再进行文章长度权重调整和情感词权重调整构造情感倾向指数,最后对健康情感倾向性指数进行分析研究。本文选取2007年至2020年的健康舆情热门话题数据进行实证研究。从中挖掘出舆情话题之间的关联关系,分析舆情情感倾向性指数历史变化趋势。整个健康舆情主要以“医疗卫生与健康”话题为中心。在分析情感倾向指数时,发现整体情感倾向指数变化受到社会健康事件很大的影响。同时也验证在健康舆情话题分析中本文所提出的方法的合理性和可行性。