随着生物医学的飞速发展、参差不齐的生物医学领域文献呈无序状态增长。如何及时、准确地识别出热点主题,如何根据主题的突发特性研究主题的演化和发展动向,是当前生物医学领域迫切需要解决的问题。本文主要对生物医学的热点主题分析和突发检测进行了如下研究:生物医学文献的数据结构复杂,常常是整合不同类型的信息,如基因组、蛋白质组和临床研究的数据等,这些问题都对数据预处理以及数据的分析过程提出了更高的要求。因此本文将文献的主题内容映射成MeSH主题词,提出了基于知识组织体系的数据预处理过程。传统的热点主题识别方法只着眼于词频的层次上发现热点主题而忽视了主题的生命周期演化过程,因此本文提出基于生命周期理论的热点主题分析模型。模型鉴于TF-IDF算法的局限性,提出使用改进的TF-PDF作为衡量热点概念词频的尺度。同时,热点分析方法使用生命周期算法来对主题的产生、增长、成熟、和消亡的生命过程进行建模。生命周期算法包括:获取概念的能量值、将概念获得能量值转化为生命值、进行能量衰减、获取概念的生命值变化率。由概念的TF-PDF和生命值变化率共同决定概念的热度值。最后计算热点概念的相似度,使用k-means对热点概念聚类得到热点主题。由于生物医学数据在突发特性上具有多样性,因此本文提出基于多状态自动机的突发检测模型。模型假设在数据流中主题词在各个时间片上的词频是由一个有K状态的自动机随机生成。模型的构建过程包括:构建概念-文档向量、生成K状态自动机、定义整体代价函数、分析突发特性、获得突发主题。