本文从城市热点的角度出发分析城市的特性，搭建了城市热点挖掘系统。该系统利用主题爬行技术获取指定LBS(Location Based Service)网站以及社交网络中关于城市热点的评论或者描述信息，对这些信息进行了预处理，结构化以及特征提取。通过本系统得到的结构化数据能够定量的分析一个城市的功能区域分布，城市人流变化等等这些能够表征城市特点的属性。于此同时，基于本系统的数据，完成了移动端的LBS应用，基于Lucene框架以及GeoHash方法，能够完成带有经纬度坐标的检索功能。　　本文首先调研了计算机和信息学科针对城市计算的主要研究思路，并从中选取了城市热点这一最能表征城市特性的数据作为本系统的研究主体。接下来我们利用LDA和LSA的方法，得到了表示一个城市热点特征的向量化描述。根据这些向量我们利用谱聚类等机器学习的方法，定量的描述了一个城市功能区的分布，人流以及房价的分布。从应用的角度，我们在Lucene框架下增加了自己的排序标准，用户可以在移动端检索满足自己需求的周边的城市热点，也具有不错的性能。