基于知识图谱的学科主题识别方法研究是结合多种计量学方法与科学知识图谱技术,深入研究分析学科知识体系的结构关系,辨识和探测学科领域的研究热点主题及其变化趋势的方法研究,以期更好地帮助科研人员更好地从大规模科技文献中迅速掌握学科结构与热点主题,成为新环境下科技决策者有效开展科技管理工作的新手段和新途径。本文研究工作主要包括以下四个方面:(1)对学科主题识别理论及方法加以总结、梳理和提炼,改进了现有的主题识别分析流程,为后期研究奠定了理论基础。(2)研究了学科领域分析数据集构建的方法。创新性提出了一种基于期刊关系的构建学科领域分析数据集的方法,包括分析模型与分析流程的构建以及期刊关系分析中涉及的关键技术研究。(3)探讨了学科主题识别的方法。对关键技术环节的处理方法进行了研究改进,创新性地提出了一种基于词频、词量、累积词频占比三者关系,依据不同词集实际分布规律和特点,动态确定高、中、低频词的阈值,划定高、中频词作为共词分析的词集范围的方法。同时还创新性地提出了一种基于核心词、突变词、新生词对领域中核心主题、一般主题、新兴主题的变化趋势进行追踪的方法,综合运用了词频分析、共词分析、聚类分析和知识图谱多种手段,最终达到学科领域主题变化趋势识别的目的。(4)以作物学科为例验证了学科主题识别方法的可行性。以作物学科为例,重点对前述方法进行了实证分析,最终结果得到了作物学领域专家的认可,并与常用方法进行了对比分析,验证了本研究方法的可行性及效果。本文通过理论分析、方法研究与实证分析,验证了本研究中提出的方法的科学性与有效性,拓展了学科主题识别的理论与方法,为引入科学知识图谱技术进行学科领域分析数据集构建以及学科主题识别的深入研究提供了有意义的参考和借鉴。