本发明提出了一种基于互联网海量信息的随机事件演化即时跟踪方法。该方法以基本特征要素构成事件的初始空间向量，在跟踪过程中，以这一初始空间向量为基础，对互联网增量信息的高频词熵值进行计算与统计，将这一熵值作为事件演化动力，确定事件空间特征向量的增长与结构性变化，利用增量信息向量与事件临界空间向量的熵值对比实现新事件空间的稳定裂解，实现衍生/次生事件的识别与跟踪。本发明提供的方法以增量信息的熵值作为事件演化的动力，能够有效满足具有突发性、随机性事件的跟踪、预警/预测等工作的需要；同时，具有高度的专题性，避免海量信息处理活动中计算节点与网络负载较重的普遍现象，具有良好的可靠性与可扩展性。