研究背景
随着互联网的快速发展以及移动互联网的全面普及，网民们相互沟通了解的方式越来越多样化。微博作为一个新兴的平台，以其独特的灵活性和便捷性，更加受到网民的青睐。微博给人们生活带来极大便利的同时，也产生了一些副作用，例如一些人使用微博蓄意传播假消息，给社会安定造成不良的影响。如果能够及早发现这些话题，就能及时采取相应的措施。对用户来说，用户只能看到自己主页上的微博消息，无法了解到整个微博网络中大多数用户都在讨论或者关注哪些事件。话题发现和跟踪是指新闻专线和广播新闻等来源的新闻数据流中自动地发现话题并把话题相关的内容组织到一起的技术。通过增量的文档聚类的方法，信息流被聚集到有限的话题类簇中，类内高度相似，不同的类间相似度较低，以此进行海量数据的融合。热点舆情话题是话题舆情中受关注度最大，影响也较为突出的舆情，旨在从半结构化海量Web数据中获取相应的主题并进行整合，以新的热点事件分析并了解热点话题事件的发展。热点话题分析对舆情分析具有较大的实际意义，可以及时向网络监控部门提供网民关注焦点，辅助网络舆情分析。因此，及时发现微博热点话题是非常有意义的。 随着互联网的快速发展以及移动互联网的全面普及，网民们相互沟通了解的方式越来越多样化。
