随着微博类应用的风靡,用户在微博平台上产生的数据在每时每刻地快速增长,搜索引擎虽然能够根据用户输入的事件关键词从海量的数据中返回相关微博,但大量的微博数据,加之微博信息碎片化的特点,用户很容易淹没在搜索引擎返回的信息流中。如何帮助用户快速了解到事件在发展过程中的要点信息,成为亟待解决的一个问题。本文针对信息过载的问题,结合微博的短文本特性和社会化特征,提出一个微博场景下的事件摘要方案,为事件生成时间轴摘要。围绕微博事件摘要的关键技术,本文主要内容如下：第一,提出一种基于关键词共现词图的子事件检测算法。针对事件相关的微博文档集合,该算法利用关键词在文档中的共现关系构建词图,通过社区检测的算法划分关键词社区,每一个社区作为一个子事件,以社区中的关键词作为子事件特征实现子事件文档聚类。实验结果表明该算法能够较有效的检测出主要的子事件,能为后续摘要提供高质量输入。第二,提出一种微博事件摘要生成算法。该算法通过突发性估计检测出事件的重要时间点,对重要时间点上的微博集合应用所提出的子事件检测算法,并对检测出的子事件进行重要度排序,从重要度高的子事件中选取评分高的微博生成摘要。在这一过程中,我们分析了微博社会化特征对于微博消息重要度的影响,提出一种子事件重要度评估方法,以及一种融合社会关注度和子事件概括程度的微博评分方法。实验结果表明,该算法生成的摘要取得了较好的效果。第三,根据所提出算法实现了一个微博事件摘要系统,该系统生成的时间轴摘要内容充实,要点全面,有助于用户理解事件。