随着计算机科学研究的快速发展，科研话题管理变得越来越重要。一个高效的话题管理系统能帮助研究者追踪热点、分析趋势并优化研究策略。本文介绍基于Python、数据分析和Django框架的研究话题管理系统，重点讨论其设计思路、核心功能及可视化大屏的实现。
系统采用Django作为后端框架，结合Python强大的数据分析和可视化库（如Pandas、Matplotlib和Plotly），构建了一个完整的科研话题管理平台。系统的主要功能包括：话题数据采集、存储、分析和可视化。用户可通过Web界面添加话题关键词、导入相关数据，系统自动进行数据预处理和统计分析。
在数据分析方面，Python的Pandas库用于处理结构化数据，实现话题热度计算、趋势预测和关联分析。例如，系统可以统计各话题的发表数量、引用率，并识别新兴研究方向。这些分析结果通过Matplotlib和Plotly生成交互式图表，支持折线图、柱状图和热力图等多种可视化形式。
可视化大屏是系统的亮点，它通过Django模板和前端技术（如HTML、CSS和JavaScript）呈现一个动态仪表板。大屏展示话题的实时统计信息，如热门话题排行榜、时间趋势图和关键词云。用户可以根据需求自定义显示内容，方便在会议或报告中进行展示。
项目源码采用模块化设计，便于扩展和维护。Django的MVC架构确保代码结构清晰，数据库使用SQLite或PostgreSQL存储话题元数据和历史记录。系统支持用户权限管理，允许不同角色（如管理员和普通用户）访问特定功能。
该系统结合了Python的数据处理能力与Django的Web开发优势，为计算机科学研究提供了一个实用的工具。未来可集成机器学习模型以增强话题预测，或扩展为多语言支持以服务全球研究者。通过开源项目源码，社区可以进一步优化和定制功能。
