微博作为一种分享和交流信息的社交平台,自2009年国内公司新浪推出微博平台以来得到了快速发展和广泛的应用。截至2016年9月30日,新浪微博月活跃用户已达到2.97亿。微博信息具有信息交互简便快捷、随时随地传播信息、信息发布门槛低、传播方式呈裂变等特点。作为一个新闻发布平台、新闻发生地和信息交互平台,微博在人们了解信息、发布信息、信息交流等日常网络行为中充当越来越重要的角色。但相比之下,微博信息具有简短、数量庞大、内容复杂的特点,传统的数据挖掘方法在对该类型信息分析时面临诸多挑战。为此,本文利用了文本聚类方法,针对微博评论信息的特点并根据微博热点事件的大量用户评论展开分析,探索出一套以文本聚类为基础的微博评论信息处理的可行方法。目的在于将内容相近或相似的评论信息聚集成簇,了解社会对热点事件的不同观点,能够进行有效的舆情分析与检测,对于特定事件还能让领导层更好的了解民意,有助于进行决策改革。本文主要工作如下:首先分析了微博文本信息的特点,研究了常用的文本信息分析方法,阐述了聚类分析技术,包括聚类的定义、形式和相似度量方法。其次,针对微博信息特点和信息处理方式,分析了微博评论信息的聚类步骤,包括文本预处理、微博文本表示以及聚类分析。在文本预处理阶段,讨论了中文分词、停用词过滤和文本去噪等,在文本表示阶段,讨论了多种文本表示方法和特征项的权重表示方法,在文本聚类阶段,分析了聚类的不同方法并描述了多种算法。通过上述讨论分析,确定了本文采用的具体分析方法。接着利用R软件进行文本去噪并通过jiebaR包完成中文分词、停用词过滤等预处理工作。在分析比较了多种文本表示方法之后,本文采用向量空间模型表示微博评论文本。而在选择聚类算法时,采用了广泛使用的k-means算法,但考虑到k-means算法对初始点和离群点敏感,k值需要人为设定的缺点,增加了 k-medoids算法。这是因为k-medoids算法和k-means算法相似,但对离群点具有鲁棒性,并且在R软件的pamk函数中k值不需要人为设定。在具体的算法实现过程中,分析了k值和初始点的不同对聚类结果的影响,探讨了R语言实现k-medoids算法和k-means算法的途径。利用词云和词项网络等方式将微博评论信息进行可视化。本文抓取4月26日央视新闻发布的关于首艘国产航母下水的微博的4000多条评论,对评论集进行数据预处理和文本表示之后,对结构化数据进行开展词项聚类和文档聚类。通过实验发现,不同的随机种子的选择对聚类结果影响不大,由于本文数据量并不大,所以算法运行时间上并没有明显差异。在利用系统聚类法对特征项进行词项聚类时,采用离差平方和法与最大距离法的系统聚类结果较好。利用k-medoids聚类分析得到的结果显示其最佳聚类结果簇个数为2,但是其平均阴影值为0.69,表明两个个簇之间的划分较好。由于本文采用基于词典的分词方法和空间向量模型,特征项之间的语义联系弱,使得聚类结果不够合理。