随着大科学时代的到来,各学科的研究领域不断拓展,逐渐打破学科间传统的知识壁垒,导致不同的学科领域拥有共同的研究主题,而不同学科在研究同一主题时,往往会从自身的学科角度出发,致使所研究主题融合了自身的学科特色,同一主题在不同学科间具有不同的应用和发展。而发现不同学科研究主题的演化路径,可以帮助科研工作者掌握科学技术发展的趋势,而且有助于开拓视野,从而增强产业的整体竞争力。因此,如何从内容丰富、数量多样的科技文献中发现跨学科交叉研究主题,并研究这些主题的演化路径,成为当今学术工作者研究的热点问题。本文基于LDA模型与主题相似度计算,从主题角度出发,分析跨学科研究主题的裂变与融合现象。本研究重点解决以下问题:（1）建立不同学科之间研究主题的关联性。（2）解决学科主题关键词的相似度计算问题。（3）在时间序列下寻找关联主题,判定主题裂变、融合的演化路径。本研究主要分为五部分:（1）介绍跨学科主题的裂变、融合演化的研究背景和意义,指出本研究的创新之处。梳理跨学科研究主题裂变、融合的国内外相关研究现状,包括LDA主题模型的应用研究,跨学科主题发现,主题裂变、融合研究的研究现状。（2）梳理向量空间模型、LDA主题模型、主题裂变与融合的研究内容和研究方向。（3）基于CSSCI目录中社会学与新闻传播学2015-2020年发表的所有文献,通过LDA主题模型提取其研究主题,并转换为主题空间向量模型;利用主题相似度得出主题相似度矩阵,筛选出具有强关联性的社会学与新闻传播学的跨学科研究主题。（4）基于2015-2020年社会学6个时间窗内的实验数据,进行主题提取与强关联主题筛选,判定跨学科研究主题的裂变、融合演化路径。（5）总结全文的结果和结论,分析研究的不足之处,并给出未来改进的方向。本研究的主要结论为:（1）构建社会学与新闻传播学学科主题词典,为LDA主题模型的效果提供保障。（2）基于LDA主题模型与主题相似度计算,发现2015-2020年社会学与新闻传播学的6对跨学科研究主题,分别是:社会政策与媒体发展、民生问题与社会价值观传播、青年发展与APP推广、粉丝文化、青年价值观与智能推送、流动人口与文化传播、乡村扶贫与乡村文化建设。（3）基于主题相似度计算与前后项关联主题判定机制,发现社会学跨学科研究主题中,“关爱留守儿童”与“互联网粉丝文化”并没有在时间序列中连续出现,主题“社会政策研究”、“老年人健康”、“农民工就业”、“女性平等”、“青年成长”、“流动人口”在2015-2020年均出现了不同程度的裂变、融合现象,主题“农村扶贫”在时间序列中并未出现裂变、融合现象。本研究基于LDA主题模型与主题相似度计算,探究了社会学与新闻传播学跨学科研究主题,从跨学科的角度揭示社会学跨学科研究主题的裂变、融合演化路径。本研究所编写的程序同样适用于其他学科领域,为跨学科研究主题的发现以及主题裂变、融合的判定具有指导意义。本研究的创新之处为:利用主题向量空间模型发现跨学科研究主题;基于主题相似度探析跨学科研究主题的裂变与融合现象。