西南大学张志英等人[18]专门针对微博用户的微博数据进行热点事件的研究和发现，并提出了基于主题模型和贝叶斯算法的文本分类，结合两者对微博静态的文本信息进行深入研究，检测文本中的热点事件。并提出了一种动态时间检测方法，该方法基于社区发现和图核算法对事件背后的信息进行解析和发现。作者最后实时抓取微博数据对算法进行验证，结果也能达到预期效果，但是数据量只有几十MB，并没有针对大数据量进行研究，而微博数据又是数据量巨大、稀疏、冗余的特点，针对这些挑战并不能很好的解决和处理。