随着学科融合的不断深化以及技术手段的日新月异,科学研究在逐渐打破学科原有界限,朝着学科交叉融合的方向迈进,这为图书情报学的发展提供了良好的外部环境。长期以来,图书情报学与计算机科学间的学术交流极为密切,图书情报学在吸收计算机科学的理论方法,服务于自身学科建设发展的同时,也在为计算机科学的发展贡献出自己的一份力量。分析学科间知识流动已有研究,发现对于学科间知识流动研究缺乏在主题层次上的分析,以主题为切入视角对图书情报学学科向计算机科学学科的知识流动状况进行理论与实践相结合的分析,有利于客观准确地把握图书情报学学科向计算机科学学科的知识流动脉络,促进学科的学术创新、提高学术产出的质量。本文调查分析了国内外学科间知识流动的相关文献以及图书情报学与计算机科学的相关文献,将引文内容分析法与全文本引文分析法相结合进行实践研究,借助R、Endnote、Excel以及Notepad++软件工具对文献数据、困惑度、主题强度及主题分布、热点主题进行了数据统计分析,通过LDA模型对学科文献内容进行主题建模,挖掘被计算机科学引用的图书情报学文献主题以及计算机科学的施引文献主题,有助于深入理解学科间的知识流动过程。本文首先在调研了国内外学科间知识流动研究现状基础之上,提出了以主题为切入视角探索学科间知识流动过程。其次,介绍了LDA模型以及知识流动的相关概念,从知识转移和知识转化的角度分析了知识流动的过程,将知识转移与知识转化过程视为知识流动的完成过程,类比学科间知识流动过程,分析并构建了基于主题的学科间知识流动模式。再次,以Web of Science为数据来源,检索了近五年图书情报学与计算机科学文献,获取图书情报学与计算机科学文献的相关数据,通过开源软件R进行数据处理与主题困惑度分析,确定LDA模型的最优主题数目,并对LDA模型提取的主题进行主题强度度量,分析了图书情报学向计算机科学知识转移与计算机科学知识转化后相关文献的研究主题分布以及热点主题。最后,基于知识流动理论并结合图书情报学与计算机科学的相关文献研究分析,提出了促进图书情报学向计算机科学知识流动的针对性策略。研究发现,图书情报学向计算机科学知识转移主要集中在20个主题,分为五个研究方向:信息技术类研究、技术方法类研究、用户类研究、社会热点话题类研究、学术文献类研究,热点主题包括科学引文分析、信息检索、用户模型研究、企业组织管理研究、电子医疗研究。计算机科学知识转化后主要集中在15个主题,分为四个研究方向:用户类研究、社会热点话题类研究、管理类研究、技术方法类研究,热点主题包括用户意愿感知研究、机器学习、电子医疗研究、大数据处理与分析以及自然语言处理。