本文研究了异构数据流下对基于地理位置的时间线进行提取的问题。针对该问题,本文提出了一个异构文本数据流下基于地理位置的时间线处理框架,并对其中的技术点进行了深入的研究。该框架主要包括两项技术：基于地理位置的流聚类技术和时间线生成技术。基于地理位置的流聚类技术主要处理异构数据流。对于流中的每个文档,本文首先提出了一项文本定位技术,使得文档的地理位置能够精确到POI级别；接着建立了一个同时考虑地理位置和时间特征的页面模型进行基于地理位置的聚类,得到了带地理标签的类；最后,提出了一个基于异构数据流和地理位置的热门话题提取技术,得到带有地理标记的热门话题组成的流。时间线生成技术基于前者产生的结果,通过建立一个热度敏感的网页排序模型支持范围/连续时间线的生成。与此同时,为了提高时间线的计算效率和查询复用效率,本文提出了一项Top-K文档分割选择算法,极大地减小了时间代价。本文搜集了大量的真实数据集,并进行实验充分验证了提出方法的有效性和高效性。