針對微博聚類正確率不高的問題，在研究微博數(shù)據(jù)特點的基礎(chǔ)上，利用微博hashtag來增強向量空間模型，使用微博之間的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系提升聚類的準(zhǔn)確性，并利用微博的轉(zhuǎn)發(fā)、評論數(shù)以及微博發(fā)布者信息來提取聚類中的主題詞。在新浪微博數(shù)據(jù)集上進行實驗發(fā)現(xiàn)，與k-means算法和基于加權(quán)語義和貝葉斯的中文短文本增量聚類算法（ICST-WSNB）相比，基于話題標(biāo)簽和轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系的微博聚類算法的準(zhǔn)確率比k-means算法提高了18.5%，比ICST-WSNB提高了6.48%，召回率以及F-值也有了一定的提高。實驗結(jié)果表明基于話題標(biāo)簽和轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系的微博聚類算法能夠有效地提高微博聚類的正確率，進而獲取更加合適的主題詞。