学科交叉研究是当前科学界的研究热点之一。对学科交叉行为进行研究,一方面可以了解两个学科间的交叉研究现状,发现当前热点交叉主题;另一方面,可以预测潜在的交叉研究热点,为两个学科指明新的研究方向,进一步丰富学科研究领域;此外,还可以发现两个学科交叉研究领域的核心作者与核心机构,促进作者、机构间的合作,有利于推动科学技术的发展,更好地解决社会问题。本文以情报学与计算机学科为例,研究了两个学科的交叉研究现状。全文主要做了以下三点工作:首先,基于向量空间模型的方法,从两个学科的核心期刊论文中查找出两个学科的交叉研究文献。其次,抽取交叉文献的关键词,构造时序关键词,通过分析高频时序关键词了解热点交叉主题的变化趋势,把当前的研究主题分为核心、新兴、衰退与稳定四种不同趋势变化的交叉主题;通过对低频关键词的研究,预测了两个学科的潜在研究热点集中在大数据时代的新兴技术方法、Web2.0相关研究、知识服务研究、用户行为、信息检索的深入研究、政策法规等六个领域。再次,借助于社会网络分析方法,构建了机构-关键词、作者-关键词2-模网络,寻找进行交叉研究的潜在合作者,并通过对2-模网络进行定性与中心性、核心-边缘等定量分析,找出两个学科交叉研究领域的7个核心主题、11个核心机构与70位核心作者。本文的创新之处表现在两个方面:一是,在分析两个学科的当前研究热点时,摒弃了以往以高频关键词代表研究热点主题的研究方法,考虑到时间因素的变化影响,通过构建时序关键词,对交叉研究主题进行了区分;二是,本文创新性的对2-模网络进行了中心性、核心-边缘定量分析,通过比较数值的大小,更精确客观的找出了情报学与计算机科学交叉研究领域的核心交叉主题、核心研究机构与核心研究作者。