科学文献是科研人员通过实验对自然科学现象进行充分观察或研究后,对成果与结论的书面表达。海量科学文献的发表使科学的结构不断发展与完善,对科学发展中的重要影响因素进行深入了解可以有效地解决环境、社会和技术问题。通过分析科学文献数据,揭示学科主题结构及发展历程,对理解学科特点、发现新兴研究以及预测未来趋势至关重要。围绕科学文献,现有研究只关注学科框架的构建或单研究领域的主题分析,缺少完善的从学科层级自顶向下进行细节探索的分析流程。在文本的主题可视分析方面,现有方法无法同时展现主题间的相关关系与时序变化情况,同时对跨领域相关主题分析的研究工作较少。针对上述不足,本文以计算机科学为例,基于学科内代表性会议文献数据,结合分析人员实际需求,利用可视分析方法实现“从学科到研究领域再到主题”的分析过程,具体研究内容与相关成果如下:1)构建科学文献的主题演化可视分析模型。围绕文献数据特点,从整体、个体、交叉影响三个层面出发定义可视分析任务。通过文档向量、主题建模等技术实现文本信息挖掘。通过任务驱动的形式,构建可视分析模型,并依此提出多种可视化方法。2)提出一种基于投影的文档语义可视化方法,旨在帮助用户理解学科的整体构成。该方法使用散点图与等值线图结合的方式对文档的分布关系进行呈现,使用位置近邻表示文档的语义相似性,使用等值线表示领域的语义覆盖范围。该方法支持时间刷选交互,帮助用户理解学科发展随时间的演变情况。同时该方法加入了一个局部透镜,通过添加作者、关键词等额外信息帮助用户理解视图区域含义。3)提出一种基于流图隐喻的主题树可视化方法,旨在帮助用户理解领域的主题结构与时序演化。该方法将流可视化方法融入到径向布局的树可视化方法中,实现主题树布局。结合基于聚类的时间分片算法,完成主题发展阶段划分。提供高亮、刷选等交互手段协助用户完成主题树探索。4)改进基于相关性的桑基图可视化方法,旨在探索跨领域的主题影响,如机器学习技术在可视化领域的应用。该方法通过主题相似性的度量与主题间领先滞后关系确定,刻画主题间的影响。采用排序、过滤等交互方法进行视图简化,帮助用户完成主题相关性的探索。基于上述模型和方法,设计并实现了科学文献主题演化的可视分析原型系统。该系统提供以多视图联动为主的多种灵活交互手段,辅助分析人员完成主题结构分析、时序演化分析及交叉影响分析等任务。通过计算机科学场景下的案例实验分析与专家评估,验证了上述模型和方法的有效性和可用性。