随着互联网技术的飞速发展,互联网上的信息数据呈爆炸式增长,舆情信息的监控将起到非常重要的作用,它能从网络信息中找出低俗的、恶意的或带有诱导性的舆情内容,加强对网络内容的监管。但是由于信息总量庞大,传统的人工监管形式难以实现互联网舆情的有效覆盖,这给互联网安全乃至社会稳定都带来不小的隐患,因此互联网舆情监控系统已经显得迫在眉睫。本论文设计的互联网舆情监控系统针对用户所提出的监控内容要求,在指定的网络范围内,对舆情信息进行处理和分析,在应用界面上为用户提供舆情情况和趋势分析。我们选择目前使用率最高的跨平台语言——Java,依托SSH框架(Struts+Spring+Hibernate)开发本系统,使用新的MongoDB+MySQL的数据库架构,在提高海量数据的读写速度的同时兼顾了系统的事务处理能力。该系统依据开源爬虫框架WebCollector开发网络爬虫,并利用Aho-Corasick算法对爬取内容进行预处理,然后使用开源的Word分词组件对舆情信息进行分词处理,采用基于情感词典的方法对舆情信息进行极性情感分析,最终通过应用界面对处理和分析的结果进行展示。互联网的快速发展使得系统的词汇库在系统运行的过程中将变的越来越大,常用的字符串匹配算法无法满足系统正常运行的需求。本文通过对现有的字符串匹配算法进行改进来解决这个问题,提高了匹配的效率,进而满足系统的性能需求。本文所设计的监控系统主要包括舆情信息统计;监控条件的增加删除;舆情具体内容的显示;舆情趋势综合分析等功能。系统界面简洁友好且运行稳定。