主题演化分析能够识别、分析学科领域的演化趋势,可以帮助研究人员了解学科领域的研究动向和趋势,从而为战略决策者提供有效参考建议。现有的主题演化研究一般使用文献信息在时间序列上的静态比较,分析学科领域主题演化以及在此基础上的主题突变,可以识别学科发展的发展历程和现状,但具有一定的时间滞后性。还需在此基础上,研究主题演化过程的动态跟踪方法,进而实现主题演化过程的主题突变动态监测。另一方面,主题演化成因分析可以分析主题演化规律以及突变形成的内在机制。现有研究中多是对主题演化过程以及主题突变识别的分析,对于演化及突变形成机理的研究尚需进一步深入和完善。基于上述问题,本文提出一种基于社团结构动态演化的主题突变监测方法,以识别、跟踪发生突变的主题。并结合社团结构变化的临界点,探究主题突变的驱动因素,进而探索突变的形成机理。本文应用和改进社团结构动态演化方法,监测主题演化并发现演化过程中的主题突变,探索突变形成机制,以期实现主题突变的识别与跟踪。首先,设计社团结构动态演化跟踪方法,监测社团结构的临界变化,包括社团的新生、扩散、消失、合并和分裂等,该方法是主题突变监测的基础;然后,把主题演化和突变对应到社团结构演变和突变上,通过社团结构突变监测主题的突现、突增、消失、融合和分化等主题突变现象,跟踪导致社团结构突变的连边和节点,以发现主题突变的形成原因。最后,将本文的主题突变监测方法应用到“云计算”领域的关键词共现网络中,对其进行的分析结果表明本文所提方法是有效的。本文的研究内容主要分为以下两方面:(1)应用并改进社团结构动态演化跟踪方法。采用基于节点亲密度和节点度计算连边权重的模块度优化算法,划分初始网络社团结构,并依据增量算法原理,将其应用于社团结构的演化分析中。根据短时平滑性假设,考虑网络的历史社团结构,发现稳定、持续的社团结构,并降低时间复杂度。(2)基于社团结构临界变化跟踪的主题突变监测研究。以关键词共现网络中的社团结构临界变化表示主题演化过程中的主题突变,实现主题突变的动态识别与监测,基于社团结构临界变化的诱发因素识别,从内容和关联关系相结合的角度探索引发主题突变的因素,提高主题突变监测的准确性、时效性和结果可解释性。