Blog是一种基于RSS技术的信息交互平台,它是一种作者与读者以日志风格进行交互的中介,是一种崭新的信息传播和交互方式。与传统的网络信息相比,Blog领域链接关系更加丰富,Blog作者间交互更加频繁,Blog为用户在互联网上发布信息和进行交互提供了方便。传统的基于链接的Blog社区发现算法,通过链接信息,来发现那些链接紧密的人组成的潜在社区,但是,这种社区发现算法有一个缺点就是主题不明确,不利于我们挖掘信息。所以,我们提出了主题驱动的Blog社区发现算法。本文对基于主题的Blog的社区发现方法进行了研究,目标是发现潜在的社区和分析社区内的主题社区结构,为信息检索和社会性网络分析提供方便。本文从社会学的角度对Blog之间的关系进行了分析,因此发现的潜在的社区包含多个主题社区,每一个主题社区内成员间讨论相似的主题。本文在对Blog特点进行深入的研究之后,发现Blog日志内容具有丰富的语义,Blog作者之间通过这些日志和链接形成很多潜在的社区。为了发现和分析主题社区,本文先提出了一个基于主题的Blog关系计算模型,该模型从主题层定义Blog间的关系,并计算Blog关系强度。然后采用一个基于两层相似度的计算方法,该方法通过主题层与文字层的计算来确定博客间的关联系数,能够发现以种子Blog为中心的主题社区。基于以上的研究成果,本文设计并实现了一个Blog社区发现的实验原型系统,包括了数据解析、关系计算、社区发现等模块,为进行相关的算法实验和研究提供了一个基础平台。