随着网络的开放性和便捷性不断增强,人们对网络的依赖度逐渐提高,同时,网络媒介具有传播迅速,准入门槛低等特点,使得重大舆情事件频出,舆情安全形势极为严峻。为更准确,全面地评估网络舆情态势,为舆情预警提供支持,本文以主题分类为基础,利用层次分析法构建网络舆情分级评估指标体系,采用模糊综合评判模型,提出了网络舆情指数计算算法。首先,本文介绍了网络舆情多级主题分类,在主题分类的基础上,本文构建了层次化的网络舆情评估指标体系,并阐述了各指标的具体含义,相比于传统的指标体系,本文选取的评估指标更为全面科学,充分考虑了影响网络舆情的时间、广度、数量、语义,传播通道等因素。同时,选取的指标易于量化,适用于计算网络舆情指数。随后,本文介绍了计算评估指标权重的详细过程,本文利用专家问卷调查表获得原始判断矩阵,提出了基于最大偏差思想的修正算法,准确修正了判断矩阵的一致性,保证了专家自身判断的准确性,相比于现有算法,修正次数更少,修正幅度更低,尽可能地保留了专家原始判断信息。接着,本文利用相容性指标衡量专家判断之间的距离,为解决专家意见分歧较大的情况,本文提出了判断矩阵筛选和群组聚类两种算法,适应于不同情况下的群组决策,经验证,两种算法均满足群组有效性指标,综合出的结果具有较好的满意度和可信度。在计算出舆情指标权重后,本文提出了基于模糊综合评判模型的舆情指数计算算法,介绍了网络舆情模糊综合评判模型。在计算过程中,用连续函数指标评语向量取代了离散值,使计算结果更有区分度和精确性,同时使用相对阈值取代绝对阈值,避免了采集数据规模对舆情指数结果的影响,在计算一二级主题舆情指数时,通过网站覆盖度设定类间权重,在子主题舆情指数不平衡的情况下成功实现了对上级舆情指数的计算。最后,通过仿真实验验证,本文的计算出的舆情指数结果能准确的评估网络舆情,并有效的预测网络舆情趋势,为网络舆情预警提供支持,具有较高的实用性和可行性。