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传统的话题发现研究主要针对于长文本及新闻数据集,大规模短文本具有稀疏、无结构、多噪等特点,传统方法很难有效发现话题。提出了一个融合词共现与加权GN(CW-WGN)算法的快速话题发现方法,描述了CW-WGN方法的详细过程,给出方法的具体算法。采集了sina微博、新闻网站的标题真实的短文本数据,构建了基础测试数据集,采用LDA与K-means方法作为对比进行了大量对比实验。实验结果表明CW-WGN比LDA和K-means方法能够多发现20%以上的正确话题,而且发现的话题纯度也高于LDA与K-means。