一种常见的硕士论文关键词语义相似度分析方法是基于词向量的计算。通过将关键词转换为向量表示，可以利用向量之间的距离或相似度来衡量它们之间的语义关联程度。另外，基于词库和语料库构建的语义模型，如Word2Vec、GloVe等，也可以用于进行关键词之间的语义相似度分析。此外，还可以考虑使用深度学习模型，如Siamese神经网络或BERT等，来捕捉更复杂的语义信息。

除了基于词向量和深度学习的方法外，还可以考虑基于知识图谱或本体论的语义相似度分析。通过构建关键词之间的语义关系网络，利用图算法计算节点之间的相似度，可以实现更加精细化的语义相似度分析。此外，还可以结合自然语言处理技术，如词性标注、句法分析等，来进一步提升关键词语义相似度分析的准确性和效果。