科學(xué)引文網(wǎng)絡(luò)分析及其應(yīng)用研究.pdf

1、引文網(wǎng)絡(luò)分析以其巨大的研究和應(yīng)用價(jià)值受到了人們的極大關(guān)注。現(xiàn)有研究大多都僅關(guān)注論文引用數(shù)據(jù)的靜態(tài)分析，對(duì)論文引用趨勢(shì)發(fā)展的實(shí)證分析及其預(yù)測(cè)研究還相對(duì)薄弱。本文詳細(xì)研究了引文網(wǎng)絡(luò)中論文被引的動(dòng)態(tài)發(fā)展特性，提出三種預(yù)測(cè)論文未來(lái)被引趨勢(shì)的算法，主要工作如下：
　　1、提出一種基于引證多樣性的論文潛在價(jià)值預(yù)測(cè)算法。現(xiàn)有的科研評(píng)價(jià)方法大多基于論文當(dāng)前被引次數(shù)進(jìn)行直接評(píng)估，忽略了論文引用呈動(dòng)態(tài)發(fā)展的事實(shí)，存在一定的局限性。本文通過(guò)真實(shí)數(shù)據(jù)集上

2、的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)引文的領(lǐng)域多樣性、時(shí)間多樣性能在一定程度上反映論文未來(lái)被持續(xù)引用的潛力，由此我們改進(jìn)已有方法，提出基于引證多樣性的論文價(jià)值預(yù)測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能在不利用作者等文本信息的情況下，挖掘論文的潛在價(jià)值，并且預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性遠(yuǎn)優(yōu)于原有算法。
　　2、提出一種基于持續(xù)關(guān)注度衰減的論文動(dòng)態(tài)排序算法。現(xiàn)有的對(duì)論文進(jìn)行動(dòng)態(tài)排序的方法大多存在預(yù)測(cè)精度較低或者計(jì)算復(fù)雜等問(wèn)題。本文通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)論文的年均引用次數(shù)與其未來(lái)的被引次數(shù)有很

3、大的相關(guān)性，由此提出持續(xù)關(guān)注度的概念，進(jìn)一步結(jié)合引文網(wǎng)絡(luò)中的時(shí)間衰減效應(yīng)設(shè)計(jì)論文動(dòng)態(tài)排序算法。該方法計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，尤其適用于在海量文獻(xiàn)中對(duì)論文進(jìn)行快速排序。兩個(gè)典型數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在準(zhǔn)確率上較現(xiàn)有算法提高30％。
　　3、提出一種能預(yù)測(cè)論文未來(lái)被引次數(shù)的算法。現(xiàn)有的預(yù)測(cè)論文被引趨勢(shì)的方法大都只能對(duì)其進(jìn)行分類和排名，無(wú)法進(jìn)行論文未來(lái)被引次數(shù)的具體數(shù)值預(yù)測(cè)。本文以同時(shí)期發(fā)表的論文為研究對(duì)象，剝離分析新增引用增長(zhǎng)和自身質(zhì)量