作为一种日益流行的Web 2.0应用,微博客已逐渐成为人们日常生活中记录身边事件以及交流个人观点过程中不容忽视的载体和不可或缺的平台,并被越来越多的人们所接受和青睐。微博用户可以通过固定或移动的客户端登陆,借助“发布”、“转发”等功能方便快捷的表达自己的个人情感和意愿。微博“方便快捷”、“可读性强”等特点使得其在短时间内得以广泛传播,并形成了其独特的传播快、流量大、实时性强、信息繁杂等特点,这些特点使得对微博数据的处理面临巨大挑战,微博用户迫切希望在第一时间简单快捷的获取某一事件的大众观点及相应的观点倾向。针对这样的需求,本文在充分考虑微博数据“流”形态的基础上,将观点汇总技术与之结合,旨在及时有效地获取用户希望得到的汇总观点。基于上述目标,本文首先利用流数据上的聚类手段,将目标数据流根据其包含的主题予以增量式的实时聚类,形成随时间变迁的动态主题簇。实验表明,在合适的参数范围内,本文提出的方法可以获得一个较为平稳的聚类效果,各主题簇间划分较为清楚。第二,在每个主题簇中建立起基于情感词的主题-观点短语树,以此作为一种压缩手段存储数据流产生的主题及观点信息,在此过程中充分考虑数据流的特性,辅以通过动态分析频繁项集,对形成的短语树进行的剪枝维护,以求将数据规模控制在可控范围。在相关实验中,本文成功构建出主题情感树,并通过依托频繁项集统计的方式实现了对树的规模的有效控制。最后,通过抽取每个主题簇中主题—观点短语树内的最长短语作为簇的代表主题及观点,将各簇中的抽取结果汇总,形成最终的针对整个事件的观点汇总结果。经过与相关方法的对比,五分之三的评测人员认为本文的方法得出的汇总结果更为出色,从侧面反映了本文提出的处理模式的合理性。综上所述,本文提出的工作流程和方法在充分考虑微博数据流实时性特点的同时,可以较全面地涵盖所分析数据的主题。基于情感词的短语树的构建成功解决了主题及观点的存储压缩问题,并在可接受的准确率损失度下形成了合理完整的主题—观点短语,最终分析形成的汇总结果具有较强的可读性以及较为突出的代表性。