【摘要】：科技期刊自引是一種正常的引用行為，，但是許多期刊為了提高影響因子，通過人為操縱來提高影響因子，給科技期刊質(zhì)量評價帶來虛假成分，嚴重影響了評價的客觀公正性。如何有效地識別出期刊質(zhì)量的真實狀況是一個具有重要科學價值的問題。為此本文做了兩個方面的研究，期刊的自引行為分類決策方法與期刊質(zhì)量綜合評估的新的評價方法，具體包括以下內(nèi)容： 首先，科技期刊自引分類決策方法研究。本人應(yīng)用模式識別中的決策樹分類方法，收集了biology學科中17種期刊2001至2010年連續(xù)十年的期刊他引和自引的年代分布數(shù)據(jù)和相關(guān)指標數(shù)據(jù)，建立了期刊自引模式的分類識別模型，軟件weka完成數(shù)據(jù)的處理和模型的構(gòu)建，并對這些期刊進行了等級分類評價，結(jié)果表明決策樹算法對不同等級的期刊的分類還是非常理想的，十字交叉率達到91.1765%。最后，本文對JCR數(shù)據(jù)庫中隨機選取的biology學科中的幾組期刊的數(shù)據(jù)進行分類識別，驗證了該方法的有效性與可靠性。 其次，科技期刊質(zhì)量綜合評價研究。本文運用主成分分析法與相關(guān)性分析法選取了評價期刊質(zhì)量的主要指標，挖掘被引頻次背后的信息，重新修正定義了學科擴散性指標，并從學科擴散性、自引行為、反應(yīng)速率、老化速度四個維度構(gòu)建了期刊質(zhì)量評價的模型，運用層次分析法確定了各指標的權(quán)重，最后，選取了biology學科中三個影響因子接近的期刊與三個高影響因子的期刊進行了綜合評價分析，驗證了模型的有效性。 本文的創(chuàng)新點包括兩點：第一，首次將決策樹分類算法應(yīng)用到信息計量學研究，解決了期刊的自引行為的多等級的分類問題。第二，從多維度的新視角構(gòu)建期刊質(zhì)量評價模型并進行了實際驗證，避免了期刊影響因子評價的局限性。本文的研究對于科技期刊的健康發(fā)展與學術(shù)界優(yōu)良學風的維護有著非常重要的意義。
【圖文】：

樹介紹用的是模式識別中常用的決策樹分類器，該分類器更適合算法是采用分級的手段，讓一個復雜的多類問題變?yōu)槎鄠�前許多研究人員將該算法進行了多方面的改進，使得該算領(lǐng)域。策樹由根節(jié)點、非終止節(jié)點以及終止節(jié)點所構(gòu)成，其中根 2-2 所示，1n 為根節(jié)點、2n 、3n 、4n 均為非終止節(jié)點，1t 、止節(jié)點，其中需要根據(jù)實際情況將每一個終止節(jié)點標為每一個決策樹都可以看做是針對一個特征空間的劃分，它照一定的決策規(guī)則劃分為不同的區(qū)域，每一個區(qū)域都有占。下面我們以下圖為例，直觀的介紹下決策樹。設(shè)ix 為期刊的分析指標，iw 為類標號，如 1 代表“差”期期刊，3 代表“優(yōu)秀”期刊。

“優(yōu)秀”期刊引用分布圖
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：G353.1

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2684481