在手機(jī)、平板電腦等電子媒介的人均持有率大于一的今天，網(wǎng)絡(luò)自媒體的傳播達(dá)到了前所未有的巔峰。本文通過基于Hadoop平臺(tái)的mahout數(shù)據(jù)挖掘框架，選用經(jīng)過Canopy算法優(yōu)化后的K-means聚類分析算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，對(duì)內(nèi)涵眾多信息的網(wǎng)絡(luò)自媒體推文進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以發(fā)現(xiàn)微博數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的與當(dāng)下社會(huì)和生活相關(guān)的熱點(diǎn)詞，后通過ArcGIS，對(duì)文本類簇進(jìn)行核密度分析，再做漁網(wǎng)柵格化分析，使離散的類簇樣本具備鄰接性，能在可視化中直觀地看到類簇主題的主要分布情況，以研究人們?nèi)粘Ｉ钪械牧?xí)慣、了解單一個(gè)人的喜好，以及對(duì)某個(gè)社會(huì)事件的評(píng)價(jià)等日常生活中隱含著關(guān)于社會(huì)和生活相關(guān)的信息。

　　在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展的今天，網(wǎng)絡(luò)自媒體在近些年得到了爆炸式的增長(zhǎng)，它以病毒傳播的形式快速地滲透到了各行各業(yè)中，給予了所有人展示自我和了解他人的途徑［1］。新浪微博作為國內(nèi)大型網(wǎng)絡(luò)自媒體平臺(tái)之一，它具有龐大的用戶基礎(chǔ)，以及由這基數(shù)龐大的用戶群體所產(chǎn)生的與個(gè)人生活或社會(huì)現(xiàn)象等與各行各業(yè)相關(guān)的大量信息；隨著Web2.0 時(shí)代的發(fā)展成熟，微博除了基于常規(guī)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘以外，還有大量的包含有經(jīng)緯度位置屬性的數(shù)據(jù)；這些空間位置數(shù)據(jù)可以很好地將我們的信息挖掘結(jié)果通過各大地圖的前端API 很直觀地展示出來，讓我們能很好地發(fā)現(xiàn)各種個(gè)人生活或社會(huì)現(xiàn)象等與各行各業(yè)、個(gè)人相關(guān)的話題或者感興趣的商品等事物的空間分布規(guī)律等的空間信息，因此基于微博的數(shù)據(jù)挖掘研究是十分有價(jià)值的科研方向。

　　空間數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)（SDMKD， Spatial Data Mining and Knowledge Discovery）是數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的分支學(xué)科，它通過對(duì)空間數(shù)據(jù)集進(jìn)行一系列的處理，最終得到空間特征規(guī)則、空間聚類規(guī)則以及空間分布規(guī)律等能夠直觀展現(xiàn)空間實(shí)體的信息。最早開始關(guān)注、了解空間數(shù)據(jù)挖掘這一領(lǐng)域的人，是李德仁院士，他曾經(jīng)在二十世紀(jì)末期召開的國際地理信息系統(tǒng)學(xué)術(shù)會(huì)議上，由他首次提出空間數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論，且研究并提出了空間數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的理論框架。在現(xiàn)存的空間數(shù)據(jù)庫里蘊(yùn)含著巨量的信息，其中包括山高、河寬等可以使用地理信息系統(tǒng)的查詢工具發(fā)現(xiàn)的淺層信息；但除了淺層信息以外還有很多深層次的，如空間分類規(guī)則、空間偏差等信息則難以利用地理信息系統(tǒng)的查詢方法來獲取，只能通過運(yùn)算或者挖掘等手段才能夠發(fā)現(xiàn)這些信息。

　　由于云計(jì)算的迅速崛起，為我們?cè)诮鉀Q機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類問題時(shí)面臨的復(fù)雜、大量的迭代計(jì)算提供了出色的解決方案；其中在眾多的分布式計(jì)算框架中，開源框架Hadoop 以其穩(wěn)定的性能和廉價(jià)的成本被眾多企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)所青睞，與傳統(tǒng)并行框架相比，它具有高效、高可用、易部署等特點(diǎn)；apache 組織在該平臺(tái)基礎(chǔ)上開發(fā)了一個(gè)針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的計(jì)算框架——mahout；本文將以使用mahout 加上Hadoop組成的平臺(tái)為基礎(chǔ)：Hadoop 生態(tài)中的HDFS 為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)；Hadoop 生態(tài)中的MapReduce 為分布式計(jì)算框架；然后選用Canopy 算法優(yōu)化后的K-means 聚類分析算法，利用搭載在Hadoop 集群上的Mahout數(shù)據(jù)挖掘框架來實(shí)現(xiàn)并行的聚類算法操作，最后，使用可視化分析的手段，將帶有主題的類簇展示在地圖上，用這種更直觀的方式來分析這些微博數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的信息，以研究網(wǎng)絡(luò)輿論中隱含著關(guān)于社會(huì)和生活中相關(guān)的信息，為社會(huì)的和諧、穩(wěn)定的發(fā)展提供支持。