【摘要】[目的/意义]大科学时代，跨学科合作日趋普遍，准确把握跨学科相关知识配对成为跨学科合作研究的前提。基于学术社交媒体弱关系结构识别跨学科相关知识组合，一方面有利于科研人员选择跨学科研究方向；另一方面也是对科学文献数据识别结果的补充。[方法/过程]以科学网为样本来源，以图书情报学科为例进行实证研究。首先，通过用户好友链接关系，构建目标学科用户—跨学科好友用户关系网络；其次，基于学者博文筛选能够代表学者主要研究对象、问题或方法的研究主题作为知识节点，基于好友关系构建目标学科知识节点—跨学科相关知识弱关系网络；最后，构建合作潜力模型，识别最佳跨学科相关知识配对。[结果/结论]识别发现“高被引论文—生态学理论”、“科研合作—波士顿矩阵”等是图书情报学跨学科合作知识组合，并分析它们的合作可能性与合作方向，验证模型的可行性与有效性。