【摘 要】
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【目的/意义】识别信息隐私研究领域的热点主题，梳理主题演化路径。【方法/过程】针对主题识别语义杂乱等问题，提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法。首先利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型识别多时间窗口下的文献主题，进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群。在此基础上，从时序关联维度计算相邻窗口下主题间的相似度，梳理演化路径；从结构表征维度，设计主
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“泛在智慧环境下多源主体隐私信息感知及协同保护机制研究”（19CTQ019）；
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【目的/意义】识别信息隐私研究领域的热点主题，梳理主题演化路径。【方法/过程】针对主题识别语义杂乱等问题，提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法。首先利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型识别多时间窗口下的文献主题，进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群。在此基础上，从时序关联维度计算相邻窗口下主题间的相似度，梳理演化路径；从结构表征维度，设计主题新颖度、中心性、影响力等计量指标，探寻信息隐私前沿和热点主题的演化变迁。【结果/结论】实证分析结果表明，本文方法可以深度挖掘信息隐私领域研究主题，从宏微观两个维度全面梳理主题的演化路径。研究有利于探测信息隐私研究的前沿。【创新/局限】综合运用LDA主题模型与共词分析方法绘制主题凝聚子群，从时序演化和结构表征两个维度探寻主题演化路径。未来研究中有待于引入多种数据源以对比主题差异，有待于引入多元组术语改善主题识别效果。
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