当前互联网已经发展到移动互联网时代,不仅仅只有传统的PC机可以浏览互联网,手机、平板电脑等各种移动设备也可以接入互联网,计算机的信息处理已经进入大数据时代。而这些大数据中,很多都是以文本的形式出现,比如Google每天的搜索日志,Twitter以及微博每天的更新评论数据,Facebook以及腾讯每天用户产生的新数据等,这些数据不是GB量级的,而是每天都是TB量级的数据,如何对这些浩瀚的文本进行分析挖掘以帮助企业决策或者提高产品的用户体验是当前文本挖掘的主要问题。本文的主要工作在于文本的相似度计算以及文本相似度计算的相关技术,主要的研究工作在于探讨一种鲁棒的相似度计算方法,使其应用范围尽可能的广泛。首先介绍了向量空间模型及其存在的问题,然后是探讨了针对这些问题的一些解决方案,主要工作如下：首先,简要介绍了向量空间模型的基本原理以及基于向量空间模型的相似度计算方法。接着以同样的方式简要介绍了一下主题模型以及基于主题模型的相似度计算方法。并且详细介绍了主题模型的集合意义和代数意义,从中可以看出主要模型较之向量空间模型有更加丰富的数学和统计基础。其次,简要介绍了LSI,pLSI,LDA模型以及它们的参数估计方法。LDA方法之后主题模型才刚刚兴起,本文介绍了当前针对主题模型一些研究进展情况,主要进展其中在加入新的可观测变量,面向特点任务,以及引入语义信息者三个方面。然后本文介绍了一种基于pLSI的词共现聚类算法,并在共现词组的基础上建模文本,认为文本的共现词组越多其相似度越大,基于这样的假设建立的相似度算法在实验上验证是有效的。最后提出了基于LDA模型的中文文本建模方法,实验Gibbs抽样算法得出文本的主题空间,并以文本的主题空间为相似度计算对象,运用JS距离度量文本的相似度,实验证明该方法比传统的基于向量空间模型的方法要好。