在Web 2.0快速发展的时代背景下,微博作为一种新兴的社交媒体极大地改变了传统的网络社交形式,得到了广泛的传播。微博所提供的网络社交形式方便了人们进行信息的获取、分享以及交流。在移动互联网技术和基于位置服务的助力下,人们得以通过微博等社交平台随时随地获取信息、分享信息。在这一过程中,海量的含有地理位置信息的数据被源源不断地制造出来。含有地理位置信息的微博数据将虚拟的网络空间与现实的地理空间关联了起来,其所蕴含的各类信息值得人们深入挖掘。本文以西安市微博数据为主要研究对象,研究微博数据的时空分布特征以及微博文本信息的提取,论文的主要研究工作如下:1.分析微博数据的时空分布特征。针对微博数据中的位置信息,分别从时间维度、空间维度和时空维度进行分布特征的研究,利用数据可视化技术,对分布特征进行呈现,并简要地分析其分布特征的差异性和变化趋势。2.运用聚类算法提取城市中的热点区域。针对微博数据中的位置信息,进行聚类分析,从而提取城市中的热点区域,是对微博数据空间分布特征的进一步研究。实验结果证明:在一定程度上,利用微博数据的地理位置信息,根据位置数据的空间聚集情况进行聚类分析,能够提取到城市中的热点区域。3.运用文本处理技术提取微博的关键词。针对微博数据中纷繁复杂的文本内容,运用文本处理技术,分别从时间维度和空间维度提取内容关键词,获得简化的概要信息。