【摘要】[目的/意义]作为一类面向学科领域科技情报需求、针对全文本关键语义计量分析、旨在实现情报自动化到知识自动化实践应用的探索研究，本文基于语义标注和机器学习等技术，在前期研究从知识元共现视角探测研究前沿演进机理基础上，进一步提出一种基于知识元变异的研究前沿知识演进分析方法。[方法/过程]利用Word2vec词嵌入模型将知识元表示为词向量，通过计算知识元向量的欧几里得距离，利用K-means聚类方法识别具有相似语义语用关联的知识元簇集，计算历时簇集内各知识元TF-IDF值，对变异后知识元重要程度的突发变化结果进行定量测度，进而挖掘ESI研究前沿演进中的知识元变异特征和规律。[结果/结论]通过探测结果的对比检验发现，基于知识元变异的科学计量方法，不仅是对前期研究方法的补充和拓展，使得针对研究前沿内部知识运动规律的挖掘更加具体详实，更是在时间序列范畴内，能够尽早、及时探测研究前沿未来发展动向和关键情报信号的有力证据。