“十四五”规划和2035年远景目标纲要出台,对我国下阶段发展目标提出明确要求,“要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”。在科技创新发展历程中,我国正经历从“跟跑者”到“并行者”的身份转变,并努力向“领跑者”方向进发。目前来看,我国科技发展已取得一定成绩,但是和世界一流国家相比仍存在差距,尤其是部分关键核心技术,依然受制于人。如何快速、精准的识别前沿主题,及时把握科技发展动向,避免“跑偏”和“失焦”,是着力解决国家重大战略需求、攻克国家重大科技任务的先决要素,也是必要条件。本研究充分考虑目前大数据环境下信息传播的复杂形势,在多源异构数据融合的视角下,针对当下前沿主题识别研究存在的来源数据质量差异考虑不足、识别指标缺乏普适性等问题,进行改进和优化,形成了一种具有创新优势的多源异构数据融合识别前沿主题方法。首先,选择科技报告、会议论文、基金项目、期刊论文、科技图书、学位论文、专利文献七种来源数据作为研究对象;其次,利用LDA模型抽取出不同来源数据中主题强度较高的研究主题,再根据新颖性、成长性指标遴选出前沿主题;再次,通过构建AHP权重评价体系,计算出不同类型数据权重;最后,利用计算出的数据权重与各数据文本中识别出的前沿主题进行融合测算,本文还以此研究框架为基础,对区块链进行实证分析。本文通过研究得到以下几方面结论:（1）利用AHP权重赋值法对七种来源数据进行权重赋值,可解决来源数据质量差异性问题,提高基于多源异构数据对前沿主题的识别精度;（2）构建新颖性和成长性指标组合进行前沿主题识别,可适应多源异构数据的特点简化指标,增强指标应用的普适性;（3）利用本文的方法框架,对区块链进行实证研究,成功识别出金融监管、身份认证等27个前沿主题,并按照权重大小对这些前沿主题进行分级评价,可为相关领域学者开展研究提供借鉴和参考。