要优化铁路网络舆情监控系统，实现快速高效监测与应对，可以从以下几个方面着手：

1. 数据采集全面覆盖铁路行业相关的网络平台，包括新闻网站、社交媒体、论坛等，确保数据的全面性和时效性。利用爬虫技术和API接口，实时抓取相关数据。

2. 智能分析运用自然语言处理和机器学习技术，对海量数据进行深度挖掘，识别敏感词汇、情感倾向和传播趋势。通过情感分析、主题聚类等方法，精准识别舆情热点。

3. 预警响应建立分级预警机制，对潜在风险进行实时监控，确保及时发现并处理问题。设定关键词阈值和情感阈值，自动触发预警信息，并通知相关部门。

4. 可视化呈现通过数据可视化技术，将舆情态势直观地呈现给决策者，辅助快速决策。利用图表、热力图等方式，清晰展示舆情传播路径和影响力。

5. 系统集成将舆情监控系统与其他业务系统进行融合，实现数据共享和协同处理。例如，与铁路调度系统、客服系统对接，形成联动机制，提升应对效率。

6. 持续优化定期评估系统性能，根据实际需求调整算法和参数，提升监测精准度。通过用户反馈和数据分析，不断优化系统功能，适应舆情变化。

通过上述措施，铁路网络舆情监控系统可以实现快速高效监测与应对，有效维护行业形象，保障运营安全。同时，利用人工智能、大数据等技术，系统将朝着智能化、个性化方向发展，为铁路行业提供更强大的舆情管理工具。