随着web2.0时代的到来,微博急速发展,已经成为网络热点重要的发源地和传播途径。如何从海量的微博数据中发现网络热点,是网络信息亟待解决的需求。本文从网络热点发现的应用及国内外相关研究出发,概述了热点话题发现技术。并在传统的文本聚类的启发下,结合微博的特点,提出了基于微博内容和用户行为的网络热点发现的二次聚类思路以及热点排序,热点展现设想,并在此基础上设计了微博热点发现系统。在新浪微博开放API的基础上,结合动态网页分析技术进行微博数据的抓取。对传统的K-Means和BIRCH聚类方法进行了改进,并将二者结合起来进行热点发现。结合用户行为信息对热点进行排序。根据热点展现需求挖掘热点分布,热点趋势以及相关用户的信息。最后,通过对系统试验结果的分析验证了系统的有效性和准确性。