近年来,随着移动通信技术的飞速发展,基于位置的服务已经成为一个非常热门的领域。用户可通过基于位置的服务,了解某个地理位置点的名称,并能从互联网搜索得到大量知识。然而,这些海量的知识往往是以杂乱的顺序呈现给用户,使得用户很难从海量的搜索结果中找到想要的内容。这就启发我们寻找一种合理的方式对上述知识进行重新组织。时间线摘要由此应运而生,它提供了一种系统地、扼要地查看事物发展过程的交互方式。为此,本文提出了基于地理位置的时间线摘要(Location-based Timeline Summarization,简称LTS)概念,其特征是把地理位置与时间信息相结合。　　 给定一个兴趣点的查询,LTS返回用户该兴趣点的历史发展轨迹,在沿着时间线的每个时间节点上,提供与该兴趣点相关的事件摘要信息。本文的主要贡献在于:给出了LTS问题的形式化定义,提出了衡量LTS效果的合理性指标,是相关性、覆盖性、多样性和平衡性的集成;从与兴趣点相关的Web文档中识别出时间表达式,并给出了时间信息提取的流程,基于该过程衍生了基于时间的文本片段聚类算法。　　 本文采用ROUGE评价标准,对多个兴趣点和多个Web文档进行大量的实验。实验表明,本文所采用的LTS算法显著地优于传统的多文本摘要方法,也优于其它的时间线摘要算法。