互联网技术的不断发展,使得网络媒介已经成为了人们生活中重要的信息来源,尤其是新闻门户网站也为人们获得新闻信息提供了新的方式。据CNNIC的调查,网络媒体的使用率已经达到了78.5％,能够利用网络的快捷方式来获得新闻信息对于用户来说无疑具有十分重要的意义,但是数量繁多的新闻站点,以及网站内部的封闭性使得用户在获取新闻事件的信息上带来了极大地困难。用户希望能够从新闻页面的角度转换到新闻事件的角度来了解新闻报道,因此,基于事件的新闻信息整合与分析能为用户带来更多方便。　　 目前,大量的新闻站点为了能吸引更多的浏览量,往往对同一事件有大量的报道,同时基本不会利用链接指向其他站点的页面,这就使得用户想要全面、快捷的了解相关事件变得极为困难,因此能够从事件的角度对多站点的新闻进行整合就成为了一个很重要的问题。本文提出的Web新闻事件就是对新闻页面进行基于事件的整合,分析的结果。我们希望能够从一个粗粒度来认识新闻事件,考虑了事件的延续与变化性,采用了两步的聚合方式,来对新闻页面进行事件的整合。为了能够更全面的获得相关信息,我们提出了RIR-Crawler的算法来获得事件的相关信息,并基于实体提取的技术按照阶段对事件进行了要素提取,最终为事件生成了整体的描述。在获得事件之后,本文还对事件进行了极性分析。Web新闻事件分析系统在实际Web环境中的应用证实,我们提出的方案能够有效地获得Web新闻事件,具有较高的效率。我们的系统能够实时的获得最新的Web新闻事件,对于事件进行了有效地整合和分析,同时构建了用户交互界面,能够方便用户使用。