科技进步是现代社会发展的重要推动力量。随着科技的日新月异发展，科学研究呈现出了交叉性和高动态性等特点，进而引起了学科主题相互交叉和快速变化的连锁反应。揭示学科主题之间的相互联系及动态演化过程，可更有效地揭示学科知识发展变化及其相互作用的特征与规律，从而能更好追溯学科发展轨迹，发现可能的新知识增长点，对学科未来发展进行超前思维和战略决策具有重要作用。科技文献是科技发展过程中知识的主要载体，是科技发展过程的累积形态。科技文献中的关键词表达了其主题概念、关键内容等主题特征。因此，通过对某个学科领域较长时间内的大量科技文献关键词集合的系统深入研究，可揭示该学科领域主题的总体特征、内在联系、发展脉络以及未来发展方向。为此，论文结合国家自然科学基金项目“知识超网络环境中快慢结合的知识可拓优化与共享理论研究”（项目编号:71071144），以知识管理学科领域为例，基于共词网络对学科主题结构与演化进行深入研究。论文的主要研究工作与贡献如下:　　 首先，根据学科主题结构与演化研究的要求，选取微软学术搜索(MAS)数据库作为数据源并通过其提供的API，开发了数据获取程序并获取得到了1995-2010年期间知识管理学科领域相关科技文献。　　 其次，以4年为基准将1995-2010年划分为四个时期。根据获取得到的科技文献数据，按时期进行了去重、高频词选择等数据预处理，建立了共词矩阵，在此基础上利用因子分析法将关键词进行分类形成核心主题，并为每个核心主题命名，从而为后续学科主题结构与演化研究奠定基础。　　 再次，在共词矩阵基础上，建立皮尔逊相关系数矩阵，然后利用NWBTool绘图工具，使用寻径网络图谱算法建立各个时期的共词网络图谱，并结合因子分析所得到的核心主题绘制了知识管理学科领域各时期学科主题结构的全景图。　　 最后，根据因子分析中各个核心主题的贡献率以及主题内部关键词间的共现频次建立了战略坐标以揭示各个时期的热点主题。并选取相同或相似主题绘制其在四个时期的演化战略坐标图，分析了其演化规律并对未来知识管理学科领域的热门主题进行了预测。