我国的图书馆学科服务不断发展,随着数据环境和用户需求的演变,图书馆需可以通过提供更加丰富的数据资源、数据产品、数据工具等等,以满足用户日益增长的信息需求。关键词是作者精炼出的概括文章主题的词汇,是研究者对主要研究内容、主要学术思想、主要研究方法的高度概括^[1]。本研究通过文献综述,梳理了国内外学科服务模式和关键词分析的相关理论和方法。并借鉴国内外关键词分析经验,在目前关键词分析及其相关概念的基础上,以学术论文中不可缺少的“关键词”为切入点,提出了关键词集的概念。基于cssci十八种核心期刊10年中的学术论文,并按照“学科——期刊——论文——关键词”这一逻辑关系采集数据,构建图情领域核心期刊关键词集。首先对采集的关键词集进行计量分析,在词频分析的基础上,初步探讨了词序信息、词长信息等,丰富了关键词计量分析。并借鉴社会网络分析（SNA）理论,以作者、期刊、机构等微观视角构建关键词集共现网络,计算了网络特征参数,网络中关键词的中心度和网络的密度聚类系数等。最后利用R语言编程技术,对关键词集共现网络进行了可视化处理,构造了关键词集的特征“画像”,将抽象的数据服务理论具象到应用层面,为知识挖掘提供了一个新的视角。对关键词集深入研究,能够有效把握该学科的整体现状与研究特征。本文以图情学科为例,以期通过设计一套通用的流程和计算机编程方法并将之推广到更多学科,不断丰富图书馆学科服务。