历经多年的建设与发展,国内外形成了各具特色的情报学研究领域及理论体系。情报学学科范围内的研究领域及理论体系的情况能够展示出目前的研究重点与热点、情报学的发展成熟度以及情报学未来发展的趋势。随着互联网的发展,当代情报学在学科交叉、广泛应用的普遍学术背景上呈现出多维度、跨领域的发展趋势。研究广度和深度的不管拓展,也使得科研合作行为和研究热点处在动态变化过程中。本文从论文关键词的角度,找到了近年来情报学学科领域范围内的研究热点,并且将这些关键词进行聚类分析,辅助研究者深入了解情报学的各个研究领域,通过基于词向量的关键词扩展,辅助研究者更全面地把握某个领域的轮廓。本文基于中文社会科学引文索引CSSCI收录的、在1998-2019年间发表的论文,进行了情报学领域关键词的研究。全文主要做了以下几点工作:首先,基于统计分析的方法,将情报学领域范围内的论文记录进行预处理,找出情报学领域的高频关键词,并确定本文的研究对象,然后基于共现矩阵进行一系列可视化分析、中心度分析以及聚类分析,进行情报学范围内核心研究领域的确定以及高频关键词的分类概括;同时构造时序关键词,通过分析高频时序关键词了解热点研究主题的演化情况,把当前的研究主题分为四类不同的研究主题。接着,借助中文词向量,构建关键词语义网络以及高频关键词的相似度矩阵,寻找关键词之间的内在联系;基于词向量的相似度扩展,进行高频关键词的聚类分析,使得结果不再局限于有限的高频关键词,得到未来更具有发展价值和发展空间的研究方向;为共现结果设置权重并进行中文词向量的叠加分析。最后,确定高频关键词的英文标准形式,进行中心度分析、基于相似度扩展的聚类分析以及英文词向量的叠加分析,并将分析结果与上一章节进行对比。主要结论包括:(1)文献计量学和引文分析紧密相连,且都与统计分析有着比较紧密的关系,这表明关于文献计量学以及引文分析的研究比较受关注,这两个领域的研究也都离不开统计分析方法。另外,竞争情报和可视化紧密相连,并且都与社会网络分析有关,这也与社会网络分析领域的知识相符。从关键词的聚类分析结果来看,高频关键词可以大致分为情报分析、文献计量、图书馆学以及信息检索四个类别。(2)使用词向量扩展得到了许多子领域、研究方法和技术手段、研究者或研究机构以及与情报学进行交叉研究的学科。同时,与第三章从学术论文提取出的关键词作比较,许多基于词向量扩展出的关键词,在第三章无论是过滤前还是过滤后的关键词集中都未曾出现。例如:政府信息服务、舆情研判、竞争对手监控、包昌火等。这些词语都是情报学学科领域内具有研究意义的关键词,说明基于词向量的关键词扩展是对第三章中基于学术论文抽取出的关键词的有益补充。