【目的/意义】企业和国家对网络热点话题舆情的关注度越来越高，越来越多的企业、部门和政府通过舆情信息监控系统应对网络中爆发的群体性事件和舆论压力，在此环境下对网络热点话题舆情信息进行监控可以方便舆情危机的处理。而传统的网络舆情信息监控方法为构建词项识别体系，存在监控效率低、监控效果差等问题。为此，本文对网络热点话题舆情信息监控策略进行研究。【方法/过程】构建的ISM模型对网络热点话题舆情信息监控进行相关性分析，利用建立词项识别体系，并通过K-means算法处理突发词项完成对网络热点话题舆情信息的识别，获取网络热点话题舆情信息监控影响因素集，构建舆情信息监控影响因素的直接关系矩阵，结合布尔代数运算规则和推移规律建立可达矩，从而构建出舆情信息监控影响因素关联矩阵及解释结构模型，完成网络热点话题舆情信息监控。【结果/结论】结果表明，舆情热度、舆情关注度、舆情影响力、舆情敏感度和网民情感都会对网络热点话题舆情信息的监控产生影响。在此基础上提出网络热点话题舆情信息监控策略。【创新/局限】为有效地防止网络恶性事件突发，需要全面、及时地掌握网络热点话题舆情信息的发展情况，通过分析网络热点话题舆情信息监控与影响因素之间的关系，提出网络热点话题舆情信息监控策略，对保持社会和网络环境的稳定具有重要意义。