随着社会发展的多元化，跨领域跨专业的研究已成为当今社会发展的内在需要。这是因为很多问题都无法通过单一学科的研究来解决，跨领域研究将是未来科学发展的重要趋势。但是，现在要确定哪些学科具有结合的价值只能由领域专家在经过对本领域的深入研究并触及到其它领域的知识之后才能发现。这种发现具有一定的随机性，而且进展缓慢。因此，基于一个可靠的领域知识库并利用计算机的高速处理能力对其进行分析处理和数据挖掘，以找出领域间的可能联系是一个值得研究的新问题。　　在这样的背景下，本文提出了从百度百科这个在线的中文知识百科全书的知识库中挖掘知识之间的联系，计算知识领域间相关度的一整套方法。使用Web爬虫和HTML解析器从百度百科这个免费的中文百科全书中抽取数据，构建领域知识库，经过ICTCLAS分词系统分词后将每篇文档用向量空间模型进行文本特征表示，进而可以获得领域中各个知识点之间的关联矩阵，利用这个关联矩阵，可以计算出各个知识点在领域中的权重，从而将一个领域表示为特定的向量空间中的一个点。由于不同领域所在的向量空间不同，所以需要将它们扩展到一个公共的向量空间中计算向量的相似度也就是余弦夹角，即本文所要计算的两个知识领域的相关度。　　自动化的领域相关度计算方法可以辅助发现领域间的关联，加快不同领域间知识的融合。算法中提出的知识权重的概念，可以帮助新进入此领域的学习者辨别基础知识和重点知识，从而提高知识获取的效率。