网络媒体日益发达，网络已成为人们获取信息的主要来源之一。与此同时，网络的虚拟性、匿名性、开放性和互动性，激发了越来越多的网民通过论坛、博客、新闻评论等途径来表达对社会公共事件的观点和态度，网民言论空前活跃，形成了不容忽视的网络舆论力量，网络已成为全新的舆情传播集散地.相比传统舆情，网络舆情的范围更广泛、传播速度更快、影响力更大且更加不易控制。因此，加强对网络舆情的监控与分析，尤其是及时掌握舆情热点、正确引导舆论走向，对于维护社会稳定和公共安全具有重要的现实意义。本文对网络舆情监控与分析中的舆情热点发现问题进行了研究，并在此基础上对公共危机预警机制进行了初步探讨。　　 本文重点研究并分析了网络舆情热点发现的两个关键步骤--话题发现和热点识别：　　 (1)话题发现是指从新闻、博客、论坛等舆情存在空间中，利用网络爬虫自动抓取舆情信息并进行预处理，然后通过文本聚类方法发现舆情话题的过程。话题发现是网络舆情热点发现的第一步，话题发现的准确率和时效性将直接影响到舆情热点发现的准确率和时效性。本文第三章重点研究了网络舆情话题发现的过程，在TDT话题检测与跟踪研究的基础上，提出了一种结合网络新闻报道模型的增量聚类方法。　　 (2)热点识别是在话题发现的基础上，识别出热点话题的过程。本文第四章首先探讨了网络舆情热点话题的定性定义，接着分析了网络舆情热点话题的特征并将其进行量化；然后在定性定量分析的基础上，给出了网络舆情话题的热度计算公式；最后结合话题发展曲线，识别网络舆情热点话题。　　 本文最后总结了研究的创新点和不足，对未来工作进行了展望，分析了衡量网络舆情安全的四个维度，并初步设计了公共危机预警的基本模型。