传统文献计量方法依赖关键词、发文量等结构化指标，难以深度挖掘非结构化文本语义，且无法量化时间、地域等外部属性对主题演化的驱动作用。
基于STM模型构建多维语义挖掘框架，引入年份、地区、机构作为协变量，实现主题的时序演化、空间格局与中外对比分析。
框架有效提取15个核心主题，精准捕捉新兴热点增长与基础主题成熟特征，揭示空间异质性与中外发展路径差异。
| 主题编号 | 提取主题 | 占比(%) | 趋势 |
|---|---|---|---|
| Topic 1 | 轨迹数据分析与城市交通可持续发展 | 4.51 | ↑↑↑↑ |
| Topic 3 | 遥感影像特征提取与图像识别 | 11.27 | ↑↑↑↑ |
| Topic 6 | 空间数据管理与共享 | 12.15 | ↓↓↓↓ |
| Topic 7 | 资源环境管理与国家经济发展 | 9.82 | ↓↓↓↓ |
| Topic 15 | 空间网络分析与感知分析 | 3.04 | ↑↑↑↑ |
“学科范式实现了从GIS工程化到GIScience科学化再到GeoAI智能化的跃迁过程；空间格局本质上是科研资源供给与区域现实需求共同作用下的结果。”
本文提出的分析框架突破了单一维度的计量局限，为地球信息科学及不同科学领域的学术评价与学科规划提供了一套科学、可复用的量化分析范式。