基于網(wǎng)頁排序模型的雜志跨領域比較算法研究
本文關鍵詞:基于網(wǎng)頁排序模型的雜志跨領域比較算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:科學引文數(shù)據(jù)庫是學術研究的基礎性工具,利用這些數(shù)據(jù)進行學術出版、學者、研究機構等的評價是研究資源匹配、期刊訂閱、職稱評定等方面重要的參考工具。由美國科學情報研究所(ISI)所定期發(fā)布的期刊引證報告(JCR)包含多種科學雜志評價指標,其中影響因子(Impact Factor)和特征因子是人們最常用的雜志評價指標,對于科學研究工作具有十分重要的作用。然而不同學科領域雜志的文章數(shù)量、引文數(shù)量、發(fā)表周期等有較大的差異,影響因子、特征因子等指標對跨領域期刊之間的比較并不具有較好的評價效果?紤]到交叉學科領域的發(fā)展和研究機構的需求等,雜志的跨領域比較問題同樣具有重要的意義和價值。本文主要基于網(wǎng)頁排序(Page Rank)模型進行雜志跨領域比較算法的研究——通過構建反映雜志跨領域比較需求的個性化Page Rank向量,應用Page Rank算法得到雜志跨領域評價排名。本文對雜志的領域類別的進行了向量化定義,提出了雜志類別比例分配算法,得到雜志領域類別屬性的多元量化度量,更加客觀的反映雜志的領域類別屬性。該算法一方面能夠給出各個雜志的領域類別屬性,同時也具備時效性,能夠反映該雜志在統(tǒng)計當年對各個學科領域的偏向程度及發(fā)表方向上的側重。我們給出了該算法收斂性及數(shù)值合理性證明,并通過數(shù)據(jù)實驗分析了該算法的實際有效性。根據(jù)雜志類別比例分配向量,將雜質的影響因子在領域水平上進行標準化,以此構造了個性化Page Rank向量,利用Page Rank算法得到最終的雜志跨領域比較排名。對雜志類別水平上的標準化克服領域差別帶來的影響,實現(xiàn)雜志跨領域比較的需求。選取2008年的部分雜志數(shù)據(jù)進行了大量數(shù)值實驗,依據(jù)實驗結果對影響因子、特征因子和本文提出的跨學科特征因子進行了對比分析,說明了本文算法在跨領域比較方面的合理性和有效性。
【關鍵詞】:PageRank 個性化PageRank 特征因子 引文網(wǎng)絡 跨學科比較 類別屬性
【學位授予單位】:清華大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TP393.092;TP311.13
【目錄】:
- 摘要3-4
- Abstract4-7
- 第1章 引言7-9
- 第2章 Page Rank算法與特征因子(Eigenfactor)9-13
- 2.1 Page Rank算法9-10
- 2.2 特征因子( Eigenfactor)10-13
- 第3章 雜志類別屬性的量化13-32
- 3.1 類別的重新定義及算法說明13-15
- 3.2 算法合理性證明15-25
- 3.3 數(shù)據(jù)實驗及結果分析25-32
- 3.3.1 數(shù)據(jù)處理25-26
- 3.3.2 種子節(jié)點選取26-28
- 3.3.3 算法結果的可視化28
- 3.3.4 結果展示與分析28-32
- 第4章 構造跨領域評價指標32-41
- 4.1 雜志跨領域比較算法說明32-35
- 4.2 數(shù)據(jù)實驗及結果分析35-41
- 第5章 總結41-43
- 參考文獻43-44
- 致謝44-46
- 附錄A Eigenfactor與總引用數(shù)、AI與影響因子的相關性說明46-47
- 附錄B 本文算法MATLAB代碼47-51
- 個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術論文與研究成果51
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