在最近几年里,微博已经成为了流行的社会化网络中的一个典型应用。在任何时间、任何地点发布短的消息(通常最大长度为140个中或英文字符),这种发布信息的方式降低了信息发布的壁垒,加快了信息传播的速度,从而使微博几乎成为了一种实时的发布应用。在这些每天由用户发布的微博中,大量的微博都和一些实时发生在现实生活中的事件有关联的。而微博站点也通常会在其主页面上列出一天或者一周甚至更长的时间里的热门关键词,作为微博主题词。但是这些微博主题词并不能让微博用户对这些微博主题(事件)有一个全面的理解,特别对于那些没有相关背景知识的微博用户。另外,微博用户为了弄明白这些微博主题(事件)的细节,就必须自己去阅读与该主题(事件)有关的很多微博,在这个信息过载的互联网时代,这必然会花费很多的时间。在这篇文章里,我们提出了一个完整的微博事件挖掘的工作流,它涵盖了从微博事件检测、跟踪到摘要生成的三个环节。具体来说,文中在仔细分析了微博数据本身的特点后,为微博主题词抽取和微博事件检测的具体工作,引入了新颖的特征,并带来了较好的效果。在微博事件跟踪环节,文中使用二分图这种数据结构去描述事件跟踪的工作,并把相邻时间内发生的相关事件关联起来连成事件链。最后在生成微博事件摘要的时候,受Web信息检索中检索结果的多样性观点的启发,不仅考虑到了摘要内容的相关性,还兼顾到了事件本身随时间发展和变化的特点,这是在微博事件摘要方面的第一份工作。而文中给出的实验评估结果,也表明本文提出的微博事件检测、跟踪和摘要生成算法是有效的。