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当前,随着数字图书馆技术的发展,大量文献数据为研究者进行科学研究提供了便利,但这些海量信息也给用户总结和理解文献数据带来了困难,为此,迫切需要智能化的方法来辅助研究者理解这些相关数据,特别是快速和准确地理解其所对应领域的发展和演化。针对这一问题,通过能够反映主题趋势的重要内容(如顶级的国际会议)对主题进行分析,利用基于传递闭包的动态贝叶斯网络构造模型,分析研究者在参加一个学术会议后的活动来研究领域的扩散,从而理解研究领域的变化。