被引頻次是學(xué)術(shù)論文評(píng)價(jià)中應(yīng)用最廣泛的指標(biāo),與此同時(shí),學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)論文的下載、點(diǎn)擊,等其他效用指標(biāo)的關(guān)注也越來越多,WoS平臺(tái)發(fā)布的的學(xué)術(shù)用量級(jí)指標(biāo)Usage,在論文評(píng)價(jià)領(lǐng)域提出了新視角。本研究從論文作者、發(fā)表的期刊、所在研究機(jī)構(gòu)等外在因素和論文篇幅、作者數(shù)量、參考文獻(xiàn)數(shù)量等內(nèi)在因素兩方面對(duì)比分析高低Usage論文的異同,并嘗試通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)高Usage論文的預(yù)測,以探索高Usage論文的成因。本研究以WoS數(shù)據(jù)庫2013年發(fā)表的“COMPUTER SCIENCE ARTIFICIAL INTELLIGENCE”學(xué)科下的11008篇論文的題錄信息作為原始數(shù)據(jù);按照Usage指標(biāo)降序排序,選取前5%共550篇論文作為高Usage論文集;下載全記錄格式的題錄信息作為高Usage論文數(shù)據(jù)集,另外按照發(fā)布時(shí)間排序取并排除掉高Usage論文的550篇文獻(xiàn),下載全記錄格式的題錄信息,作為低Usage論文數(shù)據(jù)集。全部數(shù)據(jù)下載時(shí)間為2018年11月,最終獲得1100篇論文的題錄信息作為原始數(shù)據(jù),然后根據(jù)作者機(jī)構(gòu)和期刊的信息,分別在WoS平臺(tái)的ESI數(shù)據(jù)庫和JCR年度報(bào)告中獲取論文的機(jī)構(gòu)和期刊的指標(biāo)數(shù)據(jù)。研究發(fā)現(xiàn):(1)論文自身特征:兩種論文合著率均比較高,高Usage論文的參考文獻(xiàn)數(shù)量明顯大于低Usage論文,而作者數(shù)量、論文篇幅,兩種論文集不存在顯著差異。(2)論文作者:無論是作者的發(fā)文量、h指數(shù)、還是總被引頻次,低Usage論文作者相比于高Usage論文作者,明顯處于弱勢。(3)論文所在機(jī)構(gòu):兩種論文所在機(jī)構(gòu)在發(fā)文量、總被引頻次、被引頻次/發(fā)文量上均不存在顯著性差異。這一點(diǎn)與論文作者量化指標(biāo)不同,作者所在機(jī)構(gòu)的影響力對(duì)論文Usage的影響遠(yuǎn)沒有上升到顯著水平。(4)高Usage論文所在期刊的總被引頻次明顯高于低Usage論文所在期刊;在被引半衰期和引用半衰期上高Usage論文也略高一些,但影響因子JIF、發(fā)文量、以及文章影響值兩種論文不存在顯著差異。結(jié)果表明,高Usage論文主要集中在,參考文獻(xiàn)多,研究基礎(chǔ)扎實(shí),作者影響力大,期刊影響力大,引用較新,老化速度較慢的期刊。(5)對(duì)比發(fā)現(xiàn)CHAID決策樹分類模型對(duì)Usage指標(biāo)預(yù)測效果最好,模型匹配度較高,在測試集上預(yù)測準(zhǔn)確率都達(dá)到84%以上。
【學(xué)位單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：G353.1
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    第一節(jié) 研究背景
    第二節(jié) 研究目的和研究意義
        一、研究目的
        二、研究意義
    第三節(jié) 研究現(xiàn)狀
        一、使用數(shù)據(jù)的相關(guān)研究
        二、論文價(jià)值影響因素相關(guān)研究
    第四節(jié) 研究思路和論文結(jié)構(gòu)
        一、研究思路
        二、論文結(jié)構(gòu)
    第五節(jié) 研究方法
第二章 數(shù)據(jù)收集及相關(guān)指標(biāo)定義
    第一節(jié) 數(shù)據(jù)收集
        一、研究論文集的收集
        二、特征指標(biāo)數(shù)據(jù)收集
    第二節(jié) 相關(guān)指標(biāo)定義
第三章 影響Usage指標(biāo)的論文特征分析
    第一節(jié) 論文自身特征分析
        一、論文作者數(shù)量分析
        二、論文篇幅分析
        三、論文參考文獻(xiàn)數(shù)量分析
        四、論文被引頻次分析
        五、小結(jié)
    第二節(jié) 論文作者分析
        一、作者量化指標(biāo)分析
        二、小結(jié)
    第三節(jié) 論文所在機(jī)構(gòu)分析
        一、論文機(jī)構(gòu)量化指標(biāo)分析
        二、機(jī)構(gòu)發(fā)文量分析
        三、機(jī)構(gòu)總被引頻次分析
        四、機(jī)構(gòu)被引頻次/發(fā)文量分析
        五、小結(jié)
    第四節(jié) 論文所在期刊分析
        一、期刊特征指標(biāo)分析
        二、小結(jié)
    第五節(jié) 本章小結(jié)
第四章 高Usage論文預(yù)測
    第一節(jié) 貝葉斯分類預(yù)測
        一、貝葉斯分類方法原理
        二、建模過程
        三、預(yù)測輸出
    第二節(jié) 回歸分類預(yù)測
        一、回歸分類原理
        二、建模過程
        三、預(yù)測輸出
    第三節(jié) 支持向量機(jī)分類預(yù)測
        一、支持向量機(jī)分類原理
        二、建模過程
        三、預(yù)測輸出
    第四節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測
        一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類原理
        二、建模過程
        三、預(yù)測輸出
    第五節(jié) 決策樹分類預(yù)測
        一、決策樹分類原理
        二、建模過程
        二、預(yù)測輸出
    第六節(jié) 結(jié)果分析
    第七節(jié) 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    第一節(jié) 研究結(jié)論
    第二節(jié) 建議實(shí)施
    第三節(jié) 研究創(chuàng)新點(diǎn)
    第四節(jié) 研究不足與展望
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間所取得的科研成果
后記

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本文編號(hào)：2874710