随着互联网的高速发展,网络信息呈现爆炸性的增长。微博以其发布便捷、传播广泛等特点,深受广大用户的喜爱。通过微博,用户可以自由、实时地发表自己的评论,抒发自己的情感。微博上的信息涉及军事、政治、娱乐、科技等各个领域,丰富的信息中隐藏着巨大的商业价值,同时增加了用户获取信息的难度。短文本流摘要抽取技术可以帮助用户从海量的短文本流中及时地获取感兴趣的信息,具有非常实际的意义。基于以上背景分析,本文研究了面向短文本流摘要抽取系统的关键技术,设计并实现了基于Single Pass的短文本流摘要抽取算法以及基于主题模型的短文本流摘要抽取算法。本文主要完成了以下几个方面的工作：1.分析微博短文本的特点,结合微博短文本的结构化信息,优化了微博短文本的特征表示方法。2.针对短文本特征稀疏的特点,提出了改进的短文本与簇的相似性计算方法,解决了短文本相似性偏移的问题。3.基于改进的短文本与簇的相似性计算方法,提出了基于Single Pass的短文本流摘要抽取算法,提高了摘要抽取结果的准确性。4.针对微博话题的长尾效应,提出了基于主题模型的短文本流摘要抽取算法,降低了微博长尾话题对摘要抽取结果的影响。5.设计与实现了短文本流摘要抽取系统的整体框架,包括了数据预处理、算法实现等模块,为相关算法的研究与实验提供了一个支撑平台。