食品安全网络舆情问题是当今社会人们广泛关注的问题,作为网络舆情中的一个具体问题,食品安全网络舆情既与网络舆情有相似性,也有其自身的特点。由于目前互联网的快速发展,信息的传播成指数形式增长,尤其对于负面新闻,人们更加关注,因此,食品类谣言的广泛流传会对社会造成严重的影响。对政府和相关企业来说,加强食品安全网络舆情管理对其树立良好的社会形象密切相联,与公众的生活也有着不可分割的关联。因此开发一个可以及时对食品安全网络舆情信息实施监测,并且准确地评估食品安全网络舆情信息的真实性与威胁程度的系统十分必要。本文使用Python的Beautiful Soup库对微博平台的数据进行采集,使用NLPIR平台提供的接口对采集到的数据进行处理。通过对食品安全网络舆情的构成要素与食品安全网络舆情的演变过程两个问题为主要研究对象,构建了食品安全网络舆情的监测指标。在监测指标的基础上,针对食品安全网络舆情评估的研究构建了以食品安全网络舆情可信度和舆情威胁等级为两个目标层的相关指标,并采用基于粗糙集的指标权重赋值法对指标进行量化,将量化后的值代入到食品安全网络舆情的多级评估模型中计算出其可信度与威胁等级的值。在此基础上本文设计开发了食品安全网络舆情监测与评估系统,该系统包含了数据抓取模块,数据预处理和抽取模块,监测和评估模块,对食品安全网络舆情信息的关注度与舆情演化趋势进行监测并对信息的可信度与威胁等级进行评估,监测与评估结果可为相关部门提供技术支持和理论支撑。