目前对话题识别和话题跟踪的研究非常多，但这大都是对新闻事件进行分析。随着Web2.0的发展，人们对于网络的使用方式大大改变，即人的参与性大大增加，所以众多基于Web2.0的应用系统应运而生，其中Blog就是主要代表之一。Blog是目前Internet上一种非常重要的媒体，它可以提供给用户方便地发表自己的观点并可以对其他人的观点进行评论，其中的评论信息是Blog中重要的特点，也是其它新闻事件所不具有的。Blog这种自由、发散和随意性的特点也使得它日渐成为舆情产生和传播的主要场所，所以对Blog中发布的话题以及Blog作者等方面研究的重要性也就越来越凸显出来。传统的对于Blog热点话题的发现主要根据Blog网站中的话题排名，而该排名主要是基于评论数目来得到的，并没有考虑评论以及话题的内容。为此，本文首先认为话题的评论数目是影响话题热点度一个因素，评论数目多，该话题为热点话题的可能性就大。在考虑评论数目的同时，充分分析评论与话题的内容，即首先计算评论与话题的内容相关度，然后对相关度较低的评论进行情感分析，进行噪音评论的滤除。对于剩余的相关评论信息，通过对评论内容进行情感分析来计算话题在该Blog中的热点度，从而进行Blog热点话题的发现。在Blog热点话题发现基础上，本文对于热点度较高的话题所在的Blog，从过滤后的相关评论信息中进一步分析其所表达的情感，即通过计算评论的情感来进行话题支持度计算，最终根据计算出的话题支持度得到Blog作者的声誉度。实验证明，本文的方法可以有效地发现Blog中的热点话题并判断其作者的声誉情况。该方法有助于网络上Blog空间的管理及网络舆情的监控。