在大数据时代,识别研究前沿,准确把握世界科技发展趋势成为政府科技管理部门和科研机构抢占科研先机的关键,对于我国实施科技创新驱动发展战略、提高国际科研影响力具有重要的战略意义;如何从海量的科技信息中识别研究前沿,促进科技创新,成为情报学研究的重点和热点之一。在研究前沿识别领域,逐渐形成了较为成熟的理论和方法,如引文分析和主题词分析,广泛应用于预测分析不同国家、学科的研究前沿。但是引文分析方法,存在引文时滞性的问题;主题词分析方法,分析内容相对孤立欠缺关联分析,限制了研究前沿识别预测的及时性和准确性。随着信息技术的发展,研究人员开始综合利用可视化技术,深入文本内容进行主题演化分析,注重在时间维度上对研究前沿主题的分裂、融合等复杂演化过程进行研究,能够在一定程度上改进引文、文本内容分析方法的不足。本文以美国国家科学基金会（National Science Foundation,NSF）的基金项目文本作为数据源,综合运用主题识别、复杂网络分析、可视化分析等技术,识别出隐含在其中的研究前沿主题及其发展趋势。研究前沿主题识别分为三个步骤:主题识别、研究前沿主题判定和演化分析,具体来说,主要研究:（1）基于PLDA模型的主题识别研究。基于PLDA模型识别出基金项目文本中的研究主题,然后利用可视化技术构建主题关联网络,识别出主题之间的关联情况;（2）基于多维主题演化分析模型的研究前沿主题判定研究。从主题强度、主题结构和主题内容三个维度构建主题演化分析模型,分析主题演化复杂过程,判定基金项目文本中的研究前沿主题;（3）基于主题演化可视化的研究前沿主题演化分析。设计三种创新性的科学知识图谱,进行主题强度、结构和内容三个维度的可视化分析,从而帮助识别出研究前沿主题演化脉络,预测分析其发展趋势。研究结果表明,本文提出研究前沿主题识别与可视化分析方法可以有效的识别出蕴含在基金项目数据中的研究前沿主题及其演化脉络,有助于准确地分析研究前沿主题演化的复杂过程,可以为科技决策提供信息依据,提高科研效率,促进相关领域开展科技创新。但本文仅利用基金项目数据,具有一定的局限性,有待于从拓展数据源方面进行拓展。