摘要

[目的/意义]旨在分析用户研究主题的演化趋势,以帮助科研人员把握主题研究现状。[方法/过程]通过python自编抽取规则程序,建立知识元库,并以此作为词典利用LDA提取主题,基于LDA和信息熵设计主题贡献度指数(contribution degree index, CDI)、演化度指数(evolution degree index, EDI),据此计算不同时间段内用户研究主题的CDI、EDI值,在此基础上分析用户研究主题的演化趋势。[结果/结论]结合CDI和EDI识别出了用户研究中主题的发展态势,用户画像和用户标签具有强劲的发展势头;用户兴趣、用户体验、用户隐私保护是该领域持续研究的主题;学科服务主题研究热度呈衰减态势。本研究提供了一种细粒度揭示研究主题及子主题演化分析的新方法,结果可为相关人员提供研究选题依据。