随着互联网的高速发展,微博作为一种信息平台,以其庞大的用户群、特有的用户关系结构显示出巨大的影响力,在人们的社交生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为信息传播的新势力。目前,仅新浪微博一天的微博发布量就达到了几千万甚至上亿条,这种量级的数据很难通过人工处理的方法及时提取出隐藏在海量数据背后的热点话题。因此,使用计算机自动处理微博信息,及时从海量信息中挖掘出热点话题,对于了解最新的舆论热点、掌握舆论动向有着重大意义。传统的TF-IDF话题提取方法,由于其特征维度较高、数据较稀疏,无法从语义层面解释词与词之间的关系。概率主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)认为每个文档可以包含多个主题,不同主题下对应的词的生成概率不同。相比于其它的文本模型,LDA更符合实际应用中的情况,对文本有着更好的描述能力。本文针对微博话题的挖掘和提取进行了研究,具体的工作包括：1.通过研究各种文本建模方法,选取了LDA作为最终的模型。通过使用吉布斯抽样方法求解LDA模型,得到了微博文本的主题分布向量。使用主题分布向量作为微博的文本特征有效地降低了数据的维度,为后续的聚类算法提供了维度低、区‘分度高的数据。2.对Single-Pass聚类算法进行了改进,在保证聚类效果的同时提升了聚类的时间效率。3.研究了文本类的话题词提取算法,提出了基于词共现模型的相似度度量方法,使用相似度矩阵进行层次聚类分析,选取最大的类作为最能代表微博文本类内容的话题词组。4.完成了热点话题提取系统,有机组合了网络爬虫、数据库模块、分词模块、聚类模块、话颗词提取模声,实现了微博热点话题的自动提取。