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摘要：
［目的／意义］旨在分析用户研究主题的演化趋势，以帮助科研人员把握主题研究现状。［方法／过程］通过python自编抽取规则程序，建立知识元库，并以此作为词典利用LDA提取主题，基于LDA和信息熵设计主题贡献度指数（contribution degree index，CDI）、演化度指数（evolution degree index，EDI），据此计算不同时间段内用户研究主题的CDI、EDI值，在此基础上分析用户研究主题的演化趋势。［结果／结论］结合CDI和EDI识别出了用户研究中主题的发展态势，用户画像和用户标签具有强劲的发展势头；用户兴趣、用户体验、用户隐私保护是该领域持续研究的主题；学科服务主题研究热度呈衰减态势。本研究提供了一种细粒度揭示研究主题及子主题演化分析的新方法，结果可为相关人员提供研究选题依据。
