在互联网时代,由于信息技术的迅速发展,数据呈现出一种爆炸式增长。对于学术研究领域来说,科研人员的增加导致学术文献也与日俱增。利用和理解这些数据能更好地了解科学本身的结构和动态,这就需要数据分析和可视化的结合。不同的研究机构所涉及的研究领域、方法以及模型有很大的区别,对学术文献进行主题建模和可视分析能反映一个机构在各个研究领域的发展和态势。主题模型成为研究学术文献的主要文本挖掘算法,用来提取文献中隐藏的信息—主题。然后结合可视化方法将主题和其他数据信息通过可视化图元展示并分析,以此来了解和掌握一个机构的科研发展趋势。针对以上需求,本文提出一种基于主题模型的机构研究状况的可视分析方法。帮助用户了解机构当前的研究状况,寻找最有影响力的科研领域,发现学科优势。本文主要做了如下研究工作:1.提出了基于主题模型的机构研究状况分析的研究方法。该方法的主要流程为:首先对收集的SCI学术文献进行数据清洗得到主题建模的语料库;其次利用主题建模算法提取语料库的主题,然后进行文献聚类;最后将文献数据的其他维度信息与提取的主题进行数据融合,从不同角度对机构研究状况进行可视分析并做出预测。2.结合本文所提出的方法设计并实现一个基于主题模型的机构研究状况的可视分析系统。本文系统包括三个部分,分别是整体研究趋势、主题层次结构和学科优势的发现。每个部分的子模块中包含不同信息维度,并且提供相应的交互操作。本文将所有的功能模块集成在一个可视化系统中。本文设计的基于主题模型的机构研究状况的可视分析系统为可视化应用在学术数据的方向上提供了新思路,通过对真实数据集的案例分析评估了本文系统的有效性和可行性。