社区治理是基层民主的重要内容,网格化是一种正在推行的社区治理的新模式。现在很多网格社区采取基于网格的“互联网+”社区治理新模式,建立网格社区的“互联网+”治理平台,允许用户在平台上提交话题。网格人群复杂,每个人所提交的问题都不尽相同,且与每个人的生活息息相关,使话题具有种类多、数量大和内容复杂等特点。如何在这些的话题中筛选出居民们真正关注的、急需解决的热点问题,对于提高社区治理效率尤为重要。围绕对居民提交的话题数据中热度话题的筛选、识别和分析,本文的主要工作和创新点如下:（1）建立了关键词-话题复合复杂网络模型,用来识别和筛选热点话题。基于关键词共现关系构建关键词共现网络,基于话题相似关系构建话题相似网络,对两个网络的所属关系进行加载运算[1],最终构建关键词-话题复合复杂网络模型。该网络可以快速建立模型,有效地对话题数据进行了映射,为提高网格化社区治理的效率提供帮助。（2）设计了一种主题词选取方法和主题词热度值计算方法。在数据预处理阶段,提出了一种短文本分类优化算法,该算法针对数据的内容复杂、文本短和数据量少等问题,可以更好地对数据进行初步分类,过滤掉无关话题数据,使实验数据更加准确;在提取关键词时采用集成算法,以弥补单一提取算法的不足。提出了一种利用连通子图和共现度来选取主题词的方法,设计了一组热度值计算公式,计算主题词热度,来表征一类话题受关注的程度。（3）对本文研究内容进行了实例验证。结合青岛市网格社区提交的APP后台话题数据,针对数据中出现较多的笔画、拼音错误,采用pycorrector建立和训练专门用于话题的中文纠错模型,建立针对特定话题数据的关键词-话题复合复杂网络模型。基于上述模型和算法,对青岛市网格社区产生的话题数据进行了预处理和建模,选取主题词,计算主题词热度。实验结果验证了关键词-话题复合复杂网络模型和主题词选取方法的有效性。