本文系统介绍了在 Python 中根据词频计算热度的完整流程，从文本清洗、分词、词频统计到加权与归一化公式，并通过示例代码展示了如何综合时间权重、来源系数生成可比较的热度值。文章对比了纯词频、加权热度和TF-IDF变种方法的优劣，并结合项目协作平台的应用说明了实际价值，最后预测未来热度分析将结合情感与语义，实现跨媒体多源趋势分析。