近年来,由于互联网舆情信息的高度发达,各类舆情事故频发,依托于互联网的特性,导致这些网络舆情信息传播得非常快,某些言论、观点对政府、企业、个人产生了比较严重的负面影响,并且由线上带入到线下,引发社会矛盾。传统的舆情监管系统具有较大的局限性,监测源的获取、复杂舆情倾向判断、高质量舆情自动监测等方面都存在着不少问题。因此,本文提出利用大数据技术,实现舆情监管系统的联动、可视化,并且对舆情数据进行大数据分类处理等操作,以此达到加强网络舆情监管力度的目的。基于此,本文以基于大数据的舆情监管系统为研究对象,以教育领域为研究背景,讨论了在教育舆情监管过程中发现普遍存在的一些突出问题,结合国内外研究背景现状初步构建系统组织结构。本系统在大数据技术的支持下,配合Visual Studio开发平台、SQL Server数据库技术以及C#开发语言等,利用这些软件工程开发技术为系统提供技术支撑,其次,采用话题的检测与跟踪技术与文本聚类算法对舆情数据进行有效的处理、热点分析以及话题跟踪等操作,从而进一步确定系统的功能模块,主要有话题跟踪、数据信息生成在内的六个功能模块。这些功能模块相互独立并联合,通过Visual Studio开发平台,将教育领域互联网舆情监管推向了一个新的管理高度,无论是对数据标准的监管、还是对信息数据的采集跟踪等均有了较大的提升。在这种新型管理模式下,有效的处理了负面舆情信息,保证了教育领域网络信息工作的安全开展。通过该系统的实现,用户可以更加便捷的获取舆情信息,了解舆情走势,也可以更加直观的了解到人们对于舆情信息的情感态度。对于教育领域而言,通过分析舆情走向,来改变教育方式,为青少年教育环境创造一片净土,本系统的创新点在于利用话题的检测与跟踪技术能够进一步判定热点舆情话题,并且提供给人们更加直观的展现方式。其次采用大数据中的K-Means聚类算法,可以有效的区分不同的舆情数据信息,并挖掘出每一类信息中的热点价值,简而言之,就是能够精准概况舆情数据信息的潜在特点。