进入web2.0时代以来,随着移动互联网的发展,短视频、社交网络等相关领域也不断壮大。社交网络方面,国外的Twitter、Facebook、Instagram等社交产品发展迅速,国内的社交网络也不甘落后。从早期的饭否网、校内网,到现在的微博、微信,社交产品不断诞生。新浪、搜狐、腾讯等公司都发布了自己的微博产品,但是新浪微博以其庞大的用户体量问鼎微博产品排行榜,开启了一个全新的社交时代(下文所提到的“微博”均指新浪微博)。学术界对于微博的研究也是不断深入,话题发现、舆情分析、影响力评价等都是目前较为热门的研究方向。大量网民通过微博发布自己的个人微博客,获取时政要闻、娱乐资讯。用户可以在微博上进行多种操作,比如可以发布图文、上传或者拍摄各类视频、进行直播等,也可以与其他用户进行互动。用户能够在自己的主页看到所关注人发布的状态,也可以浏览其他用户的主页。基于其庞大的用户群体,微博的数据不断更新增加,信息过载是目前用户所面临的一大问题,用户需要耗费许多时间和精力才能查看到热点事件相关微博。由于并非所有微博信息都是重要或有价值的,因此从海量微博中发现热门微博是一项重要而具有挑战性的任务。基于以上背景,提出热门微博发现这一研究问题。主要研究方法如下:首先,利用基于信息熵的LDA模型提取微博主题,该模型能够降低主题的不确定程度,使获得的微博主题更加精确。其次,计算微博的内部热度和外部热度。最后,结合排名算法构造微博评分函数,计算各条微博的得分,取得分TOP300的微博作为热门微博。所提出的热门微博发现模型能够有效的发现热门微博,和其他的热门微博发现方法相比,该模型的准确率较高。