本发明涉及一种科技文献大数据分类方法，属于大数据文本挖掘技术领域；该方法S1、构建拓扑关系图：该图由节点和边组成，节点为文献、句子和STKOS中的关键词；边为文献和句子，文献和关键词，句子和句子，句子和关键词及关键词和关键词之间的关系；S2、将拓扑关系图转化成拓扑关系矩阵；S3、使用训练数据及其构建的拓扑关系矩阵对分类模型进行训练；S4、文献分类：将批量的待分类文献输入到训练好的分类模型中，得到待分文献归属于不同类别的概率。对比现有技术，本发明所构建的拓扑关系图，句子考虑了语序的因素，关键词为专家标引过的术语，提升了分类准确率；采用的分类模型，无需重复训练且对每一卷积层的输入进行采样计算，提高了分类效率。