Citation Topics是科睿唯安旗下科学信息研究所（ISI）与莱顿大学科技研究中心（CWTS）合作开发，于2020年12月初推出的一种基于论文引用的分类算法。不同于Web of Science和ESI等现有的基于期刊的学科分类，Citation Topics是基于文章级别的分类，着重分析已发表论文的相互引用关系，利用算法将相关文献汇聚到一起，形成离散的相关文献集群，这些文献集群构成了Citation Topics的核心，独立于单篇文献的主题和内容，代表着作者相互积极引用对方论文的领域。

      Citation Topics 是动态的研究——所有新发表的文献都会添加到现有的主题中，并且每年更新一次，确保主题持续准确地反映基础文献的变化。Citation Topics 提供了宏观Macro（10个）、中观Meso（326个）和微观Micro（2444个）主题三级层次结构。

——摘自《InCites数据库常用指标》