本发明公开了一种基于加权LDA和改进Single‑Pass聚类算法的热点话题检测方法，包括以下步骤：对文本数据进行预处理，包括中文分词、去除停用词和特征词加权；利用加权LDA主题模型对文本数据进行建模，通过挖掘其中的隐主题信息实现特征降维，并对向量化的结果进行过滤去噪；将经特征词加权的LDA主题模型处理后的文本向量化结果使用改进Single‑Pass聚类算法进行聚类；利用话题簇规模和话题簇紧密度计算话题簇的热度值，识别热点话题。本发明检测方法具有算法复杂度低、对文本输入时间顺序依赖性较低等优点。