【摘要】本文提出了一种基于泊松分布和伽马分布的网络舆情热点实时识别方法。该方法使用话题的人气和时间间隔特征两方面来识别舆情热点,发现单位时间内(如1小时)参与话题讨论的人数成泊松分布,回帖的时间间隔服从伽马分布。本研究用历史数据证明了该方法具有良好的识别效果。