【摘要】[目的/意义]为了从海量数据中发现不易被发现的有价值的异类知识,避免知识的流失,从系统视角来对异类知识和离群点进行了探索。[方法/过程]首先对异类知识和离群点检测研究进行梳理。其次采用SNA,数据源采用中国知网和EBSCO为基础收录相关文献信息,利用文献题录信息分析软件BIBEXCEL构建共词矩阵,使用UCINET绘制了共现图,对离群点的高频关键词共现性和高产作者合著情况进行分析。并提供了可视化的图形来揭示研究该领域的发展趋势和现状。[结果/结论]研究结果表明现阶段对于异类知识的研究主要聚焦于outlie