随着广大民众对教育的日益关注,教育已经成为了社会焦点话题之一。由于网络的迅速发展和大数据时代的到来,传统话题检测方法已经无法从海量新闻数据中快速获取教育热点话题。分布式计算框架具有高速处理数据的特点,因此,基于分布式下热点话题发现的研究在教育领域有着很好的理论价值和现实意义。本文主要研究了网络教育热点话题发现的一系列理论与算法。基于开源工具Nutch进行二次开发,获得预处理后的文本数据。针对传统的向量空间模型没有考虑到语义影响的问题,使用能够发现潜在语义关系的主题模型LDA对文本数据进行建模。提出了一种使用单通道(Single-Pass)和变色龙(Chameleon)算法相结合的多层次聚类方法用于发现热点话题。针对当今网络中海量数据新闻的状况,使用Hadoop分布式框架实现热点话题发现方法,提高数据处理速度。通过对多层次聚类算法效率、不同节点数及不同数据量下算法的运行时间、热度值排序的准确性等方面进行理论证明和实验,验证了本文所提方法的有效性。