微博热点话题发现方法：

1.基于LDA模型的话题发现方法

在文章中我们使用主题模型，充分挖掘短文本的主题信息，并以主题为话题，找到文本与话题、话题与词语特征间的对应关系，从而有效地解决了同义词及短文本的数据稀缺性等问题。LDA是层次清晰的生成模型，所以我们采用LDA模型对收集的新浪微博数据集进行主题建模。

2.话题发现与方法

经过试验，我们得到几个结果：

（1）PHI文件（2）THETA文件（3）TASSIGN文件（4）ＴＷＯＲＤＳ文件

由此，我们得出了ＮＴＯＰＩＣＳ个主题为候选话题列表

３.热度计算

我们将ＬＤＡ挖掘出的主题作为候选话题，而对于热点话题，我们主要考虑两个特性：

（１）广泛性（２）突发性

文章采取的策略：从单义词单元角度而不是词语角度计算得分的原因在于，加入主体信息的单义词单元可以有效地解决多义词问题，有助于提高话题得分计算得针对性与准确性。

４.数据准备

（１）实验数据（２）语料预处理（３）实验评测

总结：以上就是我对微博的热点话题的发现