【摘要】针对现有主题排序偏主观、高维数据复杂难处理等问题，提出一种基于近邻传播聚类和天际线算法的主题排序方法。结合关键词重要性和近邻传播聚类算法自适应获取文献初始核心主题，借助平均相似性系数进一步对初始主题簇进行二次近邻传播聚类。以簇中心代表关键词的篇均被引量和篇均下载量为主题热度表征指标，利用天际线算法获取主题天际线集合，通过主成分分析法实现主题排序。对中国知网2010—2020年与供应链相关的期刊文献进行数据处理和挖掘时发现，本文提出的新方法可以有效地识别供应链领域研究主题及其热度，不仅可为相关科研人员的科学选题提供指导意见，也可为相关期刊的精准选稿提供决策支持。