如何揭示领域的知识结构及其动态变化是学科战略情报研究工作的重点之一，它关系到学科情报研究工作能否有效地支持科学研究、服务科学发展战略的制定。尽管共词分析方法在解决这一问题上取得了较好的效果，但仍有不足和值得改进的地方。本文设计的共词分析拓展框架，提高了传统的共词分析方法的功能，它能更及时、更详细地揭示学科发展变化，支持科研计划的制定和辅助知识发现与技术预见。　　 本文的研究内容包括四个方面：　　 (一)调研并分析国内外研究进展，指出共词分析在揭示学科发展上的优劣势，以及当前共词分析的发展趋势和有待完善之处。　　 (二)针对共词分析方法在回答学科结构及其动态变化上的不足，设计共词分析拓展型框架，它包括3个模块：　　 1.动态监测模块，增加共词分析方法中热点词的动态性揭示以及改进共词分析中的选词方法。根据热点词的生长周期曲线，对不同发展阶段的热点词提出了不同的监测机制，这不仅可以提供词的动态变化信息，也弥补了只基于词频阈值选词而导致对热点词的早期发现的不足。该模块共包括三个子模块：(1)针对热点词在成长阶段增长率显著提高的特点，引入Kleinberg突发监测算法对其进行监测。(2)针对热点词在萌芽阶段统计信息不显著的特点，提出基于信息环境(作者、期刊、数据库等)对其进行识别。(3)在热点词的整个生长过程中，对词的增长力设计了跟踪判断机制。　　 2.知识属性模块，加强共词分析方法对知识属性的揭示。针对共词分析在展现少数几个主题之间的内在关系不深入的问题，对揭示知识属性的相关问题进行了研究，吸取了形态分析方法、非相关文献知识发现的研究经验，增强了共词分析网络的可读性。　　 3.拓展后的共词分析可视化模块，将词的知识属性和动态属性展现在共词分析网络中，增强了共词分析辅助知识发现和技术预见的功能。　　 (三)以“语义网”为例，对共词分析拓展框架进行实证研究。　　 (四)总结本文共词分析拓展框架研究的不足之处，并指出下一步的发展方向。