科学发展日益丰富多样,人类知识结构也越发纷繁庞杂。如今仅依靠单一学科知识解决一项难题变得越发困难,原本相对孤立的学科界限亟待打破,跨学科研究应运而生。在梳理跨学科研究的脉络的基础上,本文将跨学科研究分为了四个时间阶段。国际上关于跨学科研究(Interdisciplinary Research)这一科学行为和现象的研究被称为跨学科性(Interdisciplinarity),在定量研究跨学科性过程中,一系列的研究方法和指标纷纷出现,形成了跨学科性基本框架。从指标与测度的角度而言,跨学科性与生态学中物种多样性有极大相似之处。但令不少科学家困惑的是,最为广泛使用的跨学科性,并不能真实反映跨学科研究现状;正如最为经典的多样性指标,竟无法反映生物群落的物种多样性。生态学中有学者指出,经典的物种多样性指标在度量过程中忽略的不同物种之间的关联。早期的跨学科性指标也存在类似的问题,忽略了不同学科之间的关联。实际上由知识的融合与扩散所形成的不同学科之间,有千丝万缕的联系。为了揭示跨学科研究的真实面貌,本文引入了广义Hill型多样性测度Dq。同时为了将学科间的相关关系引入跨学科性测度,本文从共现的角度出发,系统的提出了分类共现的研究方法,建立了基于学科的分类共现矩阵与学科相似度矩阵。将学科相似度矩阵融入广义Hill型多样性指标Dq,得到考虑学科间关联的跨学科性指标qDs。在新的跨学科性测度基础上,本文提出了分类共现的研究方法,以及学科相似度的概念,并在此基础上建立的跨学科性研究的基本框架。实证研究阶段,依托这一基本框架,本文依次研究了:1.Web of Science体系下各学科的分类共现与学科相似度,得到了当前各学科间的相关关系;2.集成电路领域专利IPC分类间共现与相似关系;3.中国各地区科学研究的跨学科现状理论与实证结果表明,忽视类目间关联会导致跨学科性指标失真;本文所建立的分类共现研究方法与跨学科性研究框架,可以有效的将学科间关联融入跨学科性测度之中。同时需要注意,跨学科性指标揭示一个对象的跨学科研究程度,以及跨学科研究结构,不宜用于考核与评价。