【摘要】为全面把握2023年中国图书情报领域研究进展，揭示研究格局及热点，文章运用Python对2023年图书情报领域CSSCI来源期刊论文开展词云可视化分析和主题提取，借助文献计量工具CiteSpace引入高频关键词共现知识图谱，相互验证地挖掘研究主题。采用基于深度学习的Sentence-BERT+UMAP+K-means+C-TF-IDF模型进行主题识别及聚类，得到39个研究主题，人工对此提炼主题标签并归纳出4个一级主题和15个二级主题：公共文化（图书馆事业、公共数字文化）、情报体系（国家安全情报、竞争情报、应急情报、学术情报、情报分析技术）、数据治理（数据流动规制、数据使用安全、科研数据治理、政府数据开放）、信息行为（信息需求、信息搜寻行为、信息采纳行为、信息传播行为）。结合解读式内容分析法，系统梳理各研究主题文献，概览和综述研究现状与特征，提出研究不足及未来展望。