基于Topic的Blog的隐含社区发现为Blog的应用研究开辟了一个很有前途同时也具有相当挑战性的方向。随着Internet在人们生活中的广泛应用，Blog作为一种新型的网络媒介交流工具迅速的发展，它以其自身的独特的特点，深入到网络的每个角落，影响着主流媒体、政治等社会的各个方面。通过对Blog page的搜索虽然可以找到人们需要的Blog页面，但它在寻找人们讨论的Topic方面有很大的局限性，远远无法满足人们对Blog应用的真正需要，也无法发挥Blog自身所独有的功能，因此，通过对Blog网页的搜索，利用信息检索、数据挖掘、信息提取、自然语言处理技术进行Blog页面内容和Blog页面之间链接关系的解析，同时，也从Blog个人的行为和内容语言的表述特点进行研究、分析，探测、发现Blog上的言论、看法、观点对主流媒体和社会政治经济生活的影响，发现人们的兴趣及爱好、对某一类事物或产品的印象及其评价是什么，挖掘人们的潜在情感，所以，如何进行发现、探测、寻找互连网上潜在的、隐含的关于Blog的Topic社区就成为一个既有挑战性又有实际应用价值的课题。本文从理论探讨和实际系统开发两个不同的角度来对基于Topic的隐含社区发现进行了研究，主要完成了以下工作：1)提出了一种基于SPC方法的Topic隐含社区发现算法。首先从互联网上进行Blog page的爬行，利用种子URL进行种子URL的扩充并提取Blog page的内容，保存页面的特征，从Blog page的内容和Blog page之间的链接关系两个方面计算Topic和Blog page之间的相关度，本文在分析了相关研究资料的基础上，提出了一种计算Blog entry与Topic相关度的算法，同时，把SPC在图论中顶点权值和边的权值的理论方法的应用，引入到Blog社区隐含网络的探测和发现中，进行基于Blog的Topic的隐含网络的发现，并取得了比较满意的效果。试验结果表明社区的覆盖率和社区的粘合度都有明显的提高和改进。2)通过大量的试验分析了在Blog中隐含社区entry之间及BLOG链接指向之间的特点，探讨了它们对Blog隐含社区发现和探测的影响，同时，对特定Topic社区中的Blogger，从Topic的活跃度和重要度两个方面，根据各自的特征权值进行倒序排序，提取前10个结果，进行对比和分析Topic和Blogger的特征之间的关系、不同的Topic对Blogger的活跃度和重要度所产生的不同影响。3)将SPC算法对Topic隐含社区的分析应用于Blog搜索引擎的信息检索系统，自动的从互联网上进行Blog entry的数据采集和相应权值的计算，并在web检索界面以聚类的形式表示出来，结果表明对用户的查询请求，查询结果和相关度都有明显的提高和改进。