产学研合作是我国科技体制改革的核心内容,而政府和企业在推进产学研合作过程中面临的最大困难是专家引进问题。科研单位与企业之间的信息不对称导致企业难以引进合适的专家。科技文献作为研究成果与专家信息的有效载体,可以为人才引进提供有效的人才信息。使用数据挖掘技术,从海量的科技文献中提取出不同专家的主要研究方向,并准确追踪其研究兴趣变化趋势,可以从中分析出某一技术领域的人才分布情况,为政府提供有效的人才引进方案。为了设计并实现专家研究兴趣聚类软件,本文以中国知网的科技文献摘要作为原始文本数据,展开的主要工作如下:1)设计并实现了基于预训练词向量和基于主题模型与文档结构的聚类模型,互为补充,以提高关键词抽取的主题覆盖率,并通过实验验证了模型的有效性。2)设计并实现了一个引入主题分配约束和时间戳,基于LDA模型的专家兴趣趋势分析模型TA-LDA,并通过实验验证了模型的有效性。3)以上述模型为核心,设计了包括数据获取、数据预处理、文本聚类、专家研究兴趣趋势分析和结果可视化模块的专家兴趣聚类软件框架,并对核心模块进行了详细的设计实现。4)针对软件主要功能模块,进行了功能测试、性能测试。测试结果表明,本软件可以有效追踪专家研究兴趣变化趋势,提高搜索引擎检索准确率。