[目的/意义]从主题时序视角出发，以中国图书馆学会年会主题和年会论文集题录为研究样本，进行相关主题词的分布和演化分析，梳理中国图书馆界近十年来理论与实践发展脉络。[方法/过程]获取2007-2017年间中国图书馆学会年会的相关主题词，从中选择高频词，利用Excel构造主题词共词矩阵，利用Ucinet和SPSS工具进行主题词静态分布分析，结合"流行研究热点权值（PRHW）"指标对主题词进行动态演化分析。通过词频、中心性、聚类对比分析相关主题词的静态分布特征；通过词频时序和共词时序分析主题词的动态演化特征，并采用PRHW指标进行识别和演绎；从7个类团中抽取两个典型主题词构筑全主题词的共词时序网络。[结果/结论]相关主题词的静态分布特征表现为：年会主题词和论文集主题词高频词一致性较好，论文主题词更微观具体；二者都不具备显著的中心性；聚类结果根据相近原则归并出7个具体类团。主题词的动态演化特征表现为：分长期关注、早期关注、近来关注上升和近来关注下降四类，相关主题的微观演化特征得到了精细化呈现。
[Purpose/significance] For sorting out the context and development trend of theory and practice in the Chinese library community in the past ten years, the themes of Annual Conference of Chinese Library Society and the titles of the annual conference essays were taken as research samples to analyze the distribution and evolution of relevant topic words.[Method/process] Firstly, high-frequency keywords of acquiring relevant topic words from the 2007-2017 annual meeting were selected to generate co-word matrices. Then Ucinet and SPSS were used to analyze the static distribution of topic words, and combined with the "PRHW" index data to analyze the dynamic evolution of them. Finally, for the typical topic words, the co-word timing network was constructed from the perspective of the full-topic word, and its evolution characteristics were refined.[Result/conclusion] The static distribution features of related topic words were analyzed through word frequency, centricity and clustering. The high-frequency words of annual meeting theme and the essay thesis words had a good consistency. The thesis topic words were more microscopic than the annual meeting theme topic words; none of them has a significant centrality; the clustering results were merged into seven specific groups based on the principle of similarity and merging. The dynamic evolutionary characteristics of thematic words were analyzed through word frequency timing and co-word timing. The four aspects of long-term attention, early attention, recent attention to ascent and recent attention to decline were identified by the PRHW indicator. The microscopic evolution characteristics of related topics were refined.
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