随着互联网的飞速发展,微博成为了国内分享网络信息的主要途径,微博给人们的生活带来了方便。但由于缺乏对信息的有效监控和管理,为社会带来了虚假信息和造谣信息,破坏了良好的网络舆论,可能危害公众的生活。因此,我们需要一个针对微博舆情的采集与分析系统,来对微博的舆论进行实时有效的监控,能够及时发现热点舆情和计算该主题的情感强度,并可对负面消息进行适当的引导舆论。本文对微博舆情系统的采集技术和舆情分析技术进行研究和分析,并对该系统进行了设计与实现,主要工作有:(1)在Scrapy爬虫的基础上,本文基于ZeroMq设计了一个高效的分布式爬虫系统。该系统结合了微博的特点,提出了使用位图法和Hash索引相结合的方法解决海量的URL冲突问题;同时针对微博对网络爬虫的反爬虫限制,利用了代理节点采集和定时采集相结合的策略来提高爬取数据的效率;为提高数据量,还结合了微博提供的开放平台服务接口来爬取微博数据,扩大数据量。(2)本文提出了优化主题微博情感强度计算的方法。该方法构建了情感词典,然后对主题的评论进行预处理;同时基于主题微博的评论的情感来计算其情感强度;最后提出了使用微博的认证类型来优化情感强度的方法。实验结果表明该方法能使主题微博情感强度的准确度提高0.05～0.1。(3)本文实现了微博舆情分析系统并进行了界面展示,通过对微博数据进行了微博发布行为的时间分布、微博转发延迟的时间分布以及微博舆情热点等实验分析。实验结果表明该系统结合代理采集系统可以实时的监控微博舆情并使用优化主题微博情感强度计算的方法能有效的分析出热点舆情的情感倾向。