针对目前基于主题模型的微博短文本热点话题发现存在特征稀疏、高维度以及需要人工指定主题数目等问题,提出一种基于改进突发词对主题模型(bursty　biterm　topic　model,BBTM)的热点话题发现方法(hot　topic-hot　biterm　topic　model,H-HBTM).首先,利用词的突发概率进行特征选择,过滤非突发词.其次,结合微博文本的突发特性和传播特性计算微博词对的热值突发概率,将热值突发概率作为BBTM的先验概率.最后,利用基于密度的方法自适应选择BBTM的最优话题数目,确定最优BBTM,实现热点话题发现.在真实微博数据集上的实验表明,H-HBTM可以在不需要预先设定主题数目的情况下,自动发现最优话题模型,并且H-HBTM发现的热点话题的质量高于基于BBTM、词对主题模型以及潜在狄立克雷分配的方法.