随着Web社区的蓬勃发展,互联网正逐步跨入社区时代。Web社区以其开放性、互动性和共享性深得广大网民的喜爱,成为网民表达思想、获取信息、互相交流以及建立社交圈的主要平台。如何对社区中的资源进行分类、整理、排序,将优质、有效的资源推荐给用户,以有效地提高社区资源的分享和利用,具有重要的意义。本文面向虚拟社区领域,使用话题发现技术和话题排序技术对其话题信息进行挖掘。在话题发现中,本文通过选择合适的话题发现模型对从Web页面中提取的与话题相关的主题进行分析,然后运用单遍聚类算法实现了话题发现;在话题排序中,本文根据社区网页特点建立了话题排序特征模型,然后根据话题排序得分实现了话题排序。通过话题发现和话题排序,本文实现了将社区中的信息按照所表达的主题进行归类和组织,并以有序的形式展现给用户,从而有效地管理和组织了社区中的信息,可方便用户在动态变化的社区环境下查看自己感兴趣或需要的信息。本文的创新点如下:(1)在话题发现和建立话题模型时,将主题与评论相结合,从而使获得的话题信息更为全面。(2)在话题排序时,本文通过对Web社区网页进行分析,选出话题的最近发布时间、最远发布时间、主要发布时间、被点击次数、被评论次数、当前评论增长速度,平均评论数和当前评论数作为排序特征,从而解决了传统话题排序中使用单一的点击数或更新时间来进行话题排序的不足。(3)在确定权重向量时,结合用户参与评判的方法提出了一种新的确定排序特征向量权重的方法,实验证明,通过该方法得到的权重向量使本文得到了较好的排序结果。本文的实验对象为国内最大的三个社区网站:猫扑大杂烩、天涯社区和腾讯社区。实验证明,本文所提出的社区话题发现和排序方法是可行的,且排序结果良好。