直接用TF-IDF+KMeans可跑通基础聚类，但支撑真实热点聚合需在预处理（过滤新闻冗余词、实体保留、数字归一化）、向量化（同义词合并、标题加权、多模型融合）和评估（动态选K、新词增强、簇间合并）三环节针对性设计。
直接用TF-IDF + KMeans就能跑通基础聚类，但要支撑真实热点聚合，得在预处理、向量化和评估三个环节做针对性设计。
新闻标题和正文常含时间戳、来源标签、广告短语（如“点击查看”“独家爆料”），这些词高频出现却无语义价值。建议：
单纯TF-IDF容易让“人工智能”“AI”“大模型”被拆成不同维度，削弱聚类效果。可考虑：
新闻数据稀疏、突发性强，KMeans默认假设球形簇，易把“天府智能港运营”和“人工智能+龙头企业”误归一类。建议：
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基本上就这些。不复杂但容易忽略的是——聚类不是终点，而是给人工运营提供初筛结果。真正好用的热点聚合系统，一定留了人工修正入口和热度衰减机制。
以上就是Python构建新闻热点聚合系统的文本聚类模型设计方法【指导】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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