互联网发展带来信息爆炸式增长以及表达方式的多样化,使信息的传递变得更加高效、方便和快捷。层出不穷的数字化智能化信息技术也正不断改变着人们的生活。互联网新闻因时效性强、信息丰富等特点,成为用户最常检索的内容之一。面对海量新闻,人们同样遇到了一些无法避免的问题,即由于文本信息的过度膨胀导致用户难以找到所需要的内容,这也促使了文本可视化与关联检索等辅助多样化检索方式的技术逐步发展,如何在互联网环境下对各种信息进行分析挖掘,形成信息之间互联互通,以提供知识链式的高效检索服务,逐渐成为用户理解复杂文本内容的有效手段之一。同时,用户对文本中空间信息的关注度不断提高,将文本检索纳入到一定空间或场景框架中,充分展现文本在地理空间维度的特征,将进一步满足用户对具有空间位置感知的检索方式的需求。本文围绕基于地理空间的新闻分析与关联方法,构建了面向新闻要素的关联模型,细化了现有信息关联模型聚合粒度,并针对地理要素进一步提出一种系统性的地理编码方法,较好地将核心位置信息从新闻文本中剥离出来,同时依托要素网络提出了基于位置的关联检索方法,拓展了信息检索模式。本文的主要贡献包括:1、新闻要素关联模型。本文改善了已有的篇章级信息关联模式,根据事件含义,定义了一种以要素为中心的新闻关联模型,模型随新闻文本的动态获取实时增量更新,同时具有较强可扩展性。实验证明,该模型能够实现通过要素级别的新闻高效关联检索,扩充了传统信息检索模式。2、新闻文本地理映射。本文针对文本蕴含地理信息特点,提出一种三阶段的文本空间向地理空间映射方法,包括地名实体识别、基于层次树的地名消歧及多层级位置聚焦,将文本中模糊的、不确定的定性空间信息转换为结构化坐标数据。实验证明,该方法能够有效提取新闻核心位置,从而将文本信息纳入空间参考框架中。3、基于地理位置的新闻信息关联检索。本文充分利用新闻蕴含的地理信息,新闻要素关联模型基础上,提出一种结合空间及语义特征的地理社区挖掘方法,形成多个考虑空间距离和语义影响的空间结构。针对用户检索,在结合形成的地理社区,研究基于路径搜索的地理实体相关性排序。实验证明,该方法能够有效实现基于位置的新闻信息检索和推荐,增加新闻检索地域性特征。