舆情是指一定时期一定范围内的社会群体对某些社会现象和现实的主观反映。及时掌握舆情动态、积极引导社会舆论,是维护社会稳定和执政党执政安全的重要举措。随着Internet迅猛发展,互联网拥有越来越庞大的用户群,且逐渐发展成为群众发布信息、获取信息和传递信息的主要载体。人工去甄别每个网页所含的信息,并加以分析统计是不现实的。只有采用计算机自动处理技术,使其自动地对互联网舆情进行分析、整理,才能建立起全面、有效、快速的舆情监测机制。基于互联网的舆情信息分析、挖掘技术越来越受到广泛关注。微博(Microblog),是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取的平台,用户可以通过WEB、WAP以及各种客户端组建个人社区,以140字左右的文字更新信息,并实现即时分享。微博正高速的发展成为一个巨大的信息产生平台,《2010中国网络舆情指数年度报告》显示,微博一跃成为继新闻、论坛之后的中国互联网第三大舆情源。传统媒体,如新闻、论坛和博客等媒体的舆情信息分析已有不少研究,然而新兴的微博舆情分析模型却是一个全新的领域,成为了当下研究的热点。本文的内容主要涉及了基于微博社交网络的舆情分析模型,本文将垂直搜索的技术、文本分析和挖掘的技术应用于微博信息舆情分析,研究了网络热点话题的发现模型、基于权重的舆情事件的网络安全模型和基于微博的社交网络的用户聚合模型等相关的舆情模型,最后本文设计并实现了一个基于微博社交网络的舆情分析系统,满足了当前微博舆情分析的需要,填补了一个重大的舆情源挖掘的空白。