本文關(guān)鍵詞：基于相關(guān)分析和逐步回歸分析的期刊論文被引量預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 期刊論文 被引量預(yù)測(cè) 特征空間 逐步多元回歸

【摘要】：研究人員通常更關(guān)注最近兩年內(nèi)發(fā)表的論文,特別是可能在未來(lái)有很大論文影響力的論文。然而,目前論文被引量預(yù)測(cè)方法的準(zhǔn)確性仍不令人滿(mǎn)意。期刊論文的特征空間包括外部特征、作者特征、引用特征和期刊特征4個(gè)方面。利用逐步多元回歸分析從特征空間中選擇合適的特征,建立回歸模型來(lái)解釋被引量和所選特征之間的關(guān)系,并以圖情領(lǐng)域期刊為例,驗(yàn)證了回歸模型對(duì)期刊論文被引量預(yù)測(cè)的有效性。
【作者單位】： 曲阜師范大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 期刊論文 被引量預(yù)測(cè) 特征空間 逐步多元回歸
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)時(shí)代圖書(shū)館服務(wù)體系的創(chuàng)新與發(fā)展研究”(編號(hào):15BTQ023)的階段性成果之一
【分類(lèi)號(hào)】：G353.1
【正文快照】： 1引言 被引量是指一篇論文出版以來(lái)的被引用次數(shù),是人們對(duì)論文發(fā)表以后的評(píng)議,人們對(duì)論文關(guān)注高,被引次數(shù)就高[1]。因此,被引量廣泛用于評(píng)估論文、專(zhuān)利、期刊、專(zhuān)著、科學(xué)家、研究團(tuán)隊(duì)、科研機(jī)構(gòu)等的科學(xué)貢獻(xiàn)或價(jià)值[2]。 在當(dāng)前知識(shí)爆炸的時(shí)代,研究人員可以方便地獲得在某個(gè)

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4 陶劍文;Fu-Lai CHUNG;王士同;姚奇富;;稀疏近似最近特征空間嵌入標(biāo)簽傳播[J];軟件學(xué)報(bào);2014年06期

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5 郝國(guó)煜;向宇;周向東;施伯樂(lè);;支持向量機(jī)Top-k查詢(xún)的特征空間近鄰索引[A];第二十五屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（一）[C];2008年

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2 蔣璐s，

本文編號(hào)：1129618