知识发现是图书情报学领域的一个重要研究内容，而引文分析、内容分析则是两种成熟的知识发现方法。本书系统介绍了引文分析和内容分析两种方法相结合的基本原理和技术；介绍了知识发现的基本方法、常用的数据库和软件工具；在此基础上，从知识共现、知识聚类与分类、知识交流与融合、知识演化路径识别、主题优先级识别等方面给出了引文分析和内容分析相结合的知识发现实证研究。 本书适合于从事图书情报及相关领域的理论和实践工作者阅读参考，也可以作为高等学校相关专业硕士研究生的学习参考书。

第一篇 原理篇
第一章 文献知识发现的基本概述
一、数据、信息和知识
二、知识发现
三、文献知识发现
四、文献知识发现的产生背景
五、文献知识发现的研究现状与发展历程
六、基于引文的知识发现研究现状与发展历程
七、基于文本内容的知识发现研究现状与发展历程
八、引文分析与内容分析融合的文献知识发现
九、文献知识发现的发展趋势
第二章 文献知识发现中多源信息的组合、聚合与融合
一、引文分析与内容分析概述
二、引文分析与内容分析相结合的必要性
三、引文分析与内容分析相结合的方法
四、本章小结
第二篇 方法篇
第三章 文献知识发现的基本方法与实现流程
一、引文分析法
二、内容分析法
三、社会网络分析
四、多元统计分析
五、文献知识发现的一般流程
第四章 文献知识发现常用的软件工具
一、文献数据库
二、常用文献题录统计工具
三、可视化分析工具
四、常用统计分析工具
第三篇 应用篇
第五章 基于主题挖掘的共现分析
一、基于主题挖掘的“内容-方法”共现
二、基于主题挖掘的“作者-内容-方法”共现
第六章 学术文献的聚类与分类
一、主题模型与K-means算法融合的文本聚类
二、主题模型与KNN算法结合的文本分类
第七章 知识交流与融合
一、基于关键词的学科间知识交流与融合
二、基于主题模型的学科间知识交流
三、基于主题模型的国家间知识流动
第八章 多源信息融合的知识发现
一、融入引文内容的期刊耦合分析
二、基于融合函数的文献主题信息与作者合著信息的融合
三、基于J-NMF算法的作者相似性划分
第九章 学科领域知识演化路径识别
一、学科领域知识演化路径识别研究综述
二、基于主题词的学科领域知识演化路径识别
三、基于主题词的引文网络前向、后向主路径识别
第十章 学科领域研究主题优先级识别
一、学科领域研究主题战略坐标及研究优先级排序
二、基于Z分数与Sen's斜率的学科领域研究前沿主题识别
后记