本文采用文本挖掘的方法，以近十年来《 Rodong Sinmun》的相关数据为研究对象，提取热点话题并进行趋势分析。 鉴于他的演讲媒体的特殊属性，本文分析了政治问题。 通过提取近一百万条新闻文本数据，分析其主题内容，并与LDA主题模型结合，并使用K-means聚类算法。 针对传统的K-means算法的局限性，在预先建立的大数据分析平台上进行求解，并对主题的结构和内容进行了详细的分析。 最后，得出了近年来的政治主题和民意趋势。 在应用方面，分析和研究韩国大数据文本具有重要意义。