随着移动设备的普及和无线通讯技术的进步,地理相关服务(LBS)引起了广泛的关注,然而当前基于LBS的应用中普遍缺乏地理位置上的实时信息。近年来微博迅速成为网络中传播信息的重要媒介,通过与手机等移动设备的紧密结合,微博内容中包含了丰富的实时地理相关信息。因此,如何从微博中准确高效地提取地理位置相关的实时信息摘要,是一个极具价值的研究课题。　　 本文创新性地提出了地理相关微博流自动摘要的框架,并深入研究了该框架中的两个核心问题:1)微博与地理位置关联技术。本文结合地理相关性、名称相关性和特征相关性定义了一种新的相似性度量,用以衡量微博与地理位置间的相关度。为了提高微博与地理位置关联过程的效率,本文采用了基于R-Tree空间索引和倒排索引两种过滤策略,大大减少关联过程中的相关性计算。2)微博流自动摘要技术。本文充分利用微博流的数据特征,结合静态多文本自动摘要算法,提出了三种高效的动态微博流自动摘要算法。　　 本文通过大量相关实验,验证了微博与地理位置关联技术和微博流自动摘要技术的有效性和可行性。