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数据流的聚类作为聚类的一个分支,已经成为了数据挖掘的研究热点。虽然已经有不少数据流算法出现,但是大部分都是针对低维的数值型数据,很少有高维文本流的研究。本文在传统的数据流聚类框架基础上,提出了一种新的文本微聚类结构体,它更适合文本聚类,同时还将在线微聚类分为潜在微聚类和异常微聚类,提高了对孤立点的适应能力。实验表明该算法相对于其他文本流聚类算法更有效。