目前图书馆学学术文献资源散落在各类数据库中，这类以文献为载体的学术资源尚未以“知识”的形态呈现和关联，海量文献知识单元之间缺乏深层次的关联性和语义性，仅凭个人经验无法厘清文献知识单元内在的知识关联。知识图谱作为一种能存储知识载体之间客观关系的知识组织技术，广泛应用于信息检索和知识发现。目前图书情报领域绘制的科学知识图谱大多以文献为研究对象，从文献中识别研究主题，以引文网络的形式揭示学科知识发展进程和研究热点。 本文从另一个视角挖掘文献中知识单元之间的隐含关系，融合知识图谱技术，探索语义共现分析方法的语义关系构建路径，实现文献知识单元之间的语义关联。主要以图书馆学CSSCI文献资源为样本数据，利用语义共现分析方法将文献中明确单一的题录数据转化成有语义关联的信息，再通过Neo4j图数据库工具将这些语义信息存储和可视化，从而完成知识图谱的构建。借用知识图谱的方式存储文献知识单元之间的语义关系，这在一定程度上支持文献知识单元潜在语义关联的发现，辅助该领域的科研学习者发现感兴趣的知识内容及其语义关联，提高科研效率。 本文由四个部分构成： 第一部分（1、2章）：研究问题梳理。首先对本文的研究背景、研究意义、国内外研究现状、研究设计、研究方法、创新点进行阐述。然后介绍知识图谱相关概念，对语义共现分析方法进行说明，为后续研究提供理论支撑。 第二部分（第3章）：基于语义共现分析的知识图谱构建流程。以图书馆学的CSSCI文献资源为数据样本，通过语义共现分析方法将孤立的文献知识单元转化成有语义关联的三元组，再与Neo4j图数据库的节点和关系进行一一映射，完成知识图谱的存储和可视化。 第三部分（第4章）：图书馆学学术领域知识图谱应用。将构建的知识图谱用来实现科研方面的应用价值。通过相关研究点检索，帮助科研学习者发现已有知识的关联，进行一个简单的文献综述。再以“大数据”和“图书馆学”关键词为个案，进行大数据和图书馆学理论研究主题下的深层次知识发现，并提出相关研究指向，助力科研创新。 第四部分（第5章）：研究结论和展望。本文通过语义共现分析方法成功构建了文献知识单元之间的语义关系，并利用知识图谱的方式存储和梳理这些语义信息，在语义层面增强了对领域知识结构的解释性。但是本文在数据样本、实体关系对齐等方面还存在不足，未来会拓展到更多领域，面向科研人员建立一个知识发现系统。
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