随着网络已经成为人们生活的必需品,网络舆情,特别是微博网络舆情已经具备了极强的社会影响力和极快的社会传播速度。对于提升政府的执政能力而言,做好微博舆情分析意义重大,它可以让政府更加便捷地了解当下社会的时事热点,掌握事件的舆情与发展动态,有助于对各类网络话题加以引导和管控,营造出天朗气清的互联网环境,也为政府作出相关决策收集了民情民意等基础信息。本文通过对新浪微博相关的网络舆情分析技术开展详细研究,在此基础上设计了一个基于Single-Pass算法的微博舆情分析系统并加以实现,包含了微博采集、文本预处理、微博聚类、微博簇摘要及舆情信息显示等模块。本文完成的主要工作包括:1.微博采集和预处理环节,通过微博搜索框自定义话题关键词,对搜索情况页面进行针对性爬取;利用NLPIR分词系统进行中文分词、去停用词以及词性标注;再进行空间向量表示,转化为计算机可识别文本。2.在微博聚类和簇摘要中,选取改进型Single-Pass算法和TF-IDF算法,用于微博文本聚类和获取微博簇特征项及权重,并选取一条合适微博作为微博簇摘要总结。3.通过展示某一话题以天为周期的发布量走势图,按照相似信息总数降序TOP5排列及簇摘要,相关话题发布者粉丝数超过20000用户TOP5降序排列的效果,将微博舆情的有关信息更加直观的呈现到用户眼前,进而达到对微博舆情信息监测和分析的最终结果。