过去几十年,互联网作为一种新兴事物,发展十分迅速,信息量也急剧增长。随着门户网站、论坛、社区等平台日益成熟,网上短消息、即时通讯、博客、微博等技术应用迅速普及,互联网逐渐成为网民自由发表言论、表达情绪的重要平台,也更容易让网民关注的热点在短时间内发展成舆情。这些引起网民广泛关注的热点在不法分子的推波助澜下很可能对社会造成重大影响。因此,迫切需要在热点形成初期就进行适当的引导。本文设计并实现的Web新闻热点发现系统就是解决这个问题的基础。以Web新闻标题和正文分词结果为基础,本文的亮点是对Web新闻特点进行了深入分析,针对重复转载新闻、热点演化新闻和评论性新闻分别采取了不同处理思路,并选择了文档主题发现效果较好的基于SNN密度文本聚类算法,以Web界面的形式呈现系统自动发现的热点。最后,以样本新闻集人工分类的结果作为参照对系统热点发现的效果进行了准确率和召回率的评估,准确率较高,召回率一般。本文讨论了Web新闻热点发现系统的开发背景和整体需求,紧紧围绕Web新闻的特点,提出了系统的功能层次结构,详细阐述了Web新闻热点发现流程每个环节的具体设计思路和实现步骤,并对系统Web新闻热点发现的效果进行了测试和评估,总体效果较好,也总结了一些经验。