论坛BBS是一种内容丰富、用户之间交互性强,而且信息传播速度快的电子信息服务系统,论坛用户自身的专业水平较高,而且使用网络的目的性也较强。为了对论坛实行有效的监督、管理和控制,也为了给大家提供一个安全健康文明的网络环境,论坛舆情的系统化研究显得越来越重要。特别是针对高校论坛进行分析研究,就具有更加深远的意义。本研究的开展是以北京邮电大学模式识别实验室承接的高校项目校园舆情为应用点,在该项目中,我的主要工作和创新点如下：1.对网络用户行为和文本表示模型展开研究。通过阅读一些前沿论文,总结了目前比较常用的对用户行为进行分析的主要方法,并通过对比当今比较经典的文本表示模型,总结出它们各自的优缺点。2.设计论坛用户行为分析系统。该系统主要功能有：针对某高校论坛,通过实时采集、统计和分析舆情信息得到用户的各种行为特征,如发帖数量、回帖数量等,进而得到活跃用户和舆论领袖等信息；通过对每个用户发帖内容进行检索过滤判断出异常用户；并通过统计不同时间段的单个用户发帖回帖数和所有用户的发帖回帖数,得到单个用户上网习惯和群体上网习惯。3.提出了一种基于词语相关矩阵的文本表示方法。文本表示是文本聚类和分类的前提和基础,在文本检索和数据挖掘等领域有着重要意义。目前最常用的几种文本表示模型都存在一定的局限性,它们基本上假定构成文本的词语是相互独立的而忽略了词语之间的内在联系。为此,本论文提出了基于词语相关矩阵的文本表示方法,并通过设定词频阈值和词语相关度阂值避免因与无关词语求相关度而引入噪声。运用K-means聚类实验证明,这种文本表示方法能够更加准确地表达文本特征,进而提高聚类的质量。