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摘要
[目的/意义]挖掘海量文章中的研究主题，梳理研究主题的演化脉络和关联，预测主题前沿热点，增强演化结果的科学性和生动性。[方法/过程]文章提出时序影响因子的概念作为关键词提取中的重要特征，采用时间窗口的方法，利用主题模型挖掘与主题识别，并进行可视化分析，通过对深度学习领域的时间序列模型的应用，达到预测主题流行度的目的。[结果/结论]实验验证了融合时序特征的关键词提取，可以提升主题模型的效果，通过可视化方式既能观察到整体的主题流行度变化趋势，也能对各个时间段的主题内容进行演化分析，观察其分裂和合并的趋势。
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