随着信息技术的飞速发展,互联网上的数据呈现爆炸式增长,其中大部分数据以文本信息的形式存在。在大数据的时代背景下,面对大规模的文本数据,传统的单机串行式文本聚类算法在存储和计算速度方面存在瓶颈。随着分布式计算框架(如Hadoop,Spark等)的出现,为传统的算法提供了并行化的解决方案。基于图论的谱聚类算法克服了一些传统聚类算法的缺点,能够在任意形状的样本空间得到聚类结果的全局最优解。结合谱聚类算法和分布式计算框架Spark,对大规模的文本数据集用并行化谱聚类算法进行聚类。Apache Spark是一个通用的并行计算框架,通过内存计算能极大地提高大数据计算的速度。在Spark计算框架上实现基于谱聚类算法的并行化,利用Spark计算平台的可伸缩性和基于内存计算等特点,将谱聚类算法结合Spark计算框架应用在文本聚类中,实现对海量文本数据进行并行处理和文本聚类,使谱聚类算法能够适应数据规模的扩展,并提高文本聚类的性能。相对于传统的聚类方法(如K-Means算法),实验结果显示基于图论和矩阵计算的谱聚类算法在文本聚类中的查准率、查全率以及F值等方面的聚类效果要好于其他聚类算法。结合Spark编程模型和谱聚类算法相互依赖的步骤分解,分别研究设计了并行化的文本向量间的相似矩阵计算、拉普拉斯矩阵的最小前k个特征值对应的特征向量分解和降维后的特征矩阵的K-Means聚类。分析各步骤的时间复杂度,统计不同规模集群下算法运行时间的加速比。实验结果表明,基于Spark的谱聚类算法在文本聚类中具有良好的聚类效果和运行性能。