基于网页排序模型的杂志跨领域比较算法研究

发布时间：2017-03-29 22:14

  本文关键词：基于网页排序模型的杂志跨领域比较算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：科学引文数据库是学术研究的基础性工具,利用这些数据进行学术出版、学者、研究机构等的评价是研究资源匹配、期刊订阅、职称评定等方面重要的参考工具。由美国科学情报研究所(ISI)所定期发布的期刊引证报告(JCR)包含多种科学杂志评价指标,其中影响因子(Impact Factor)和特征因子是人们最常用的杂志评价指标,对于科学研究工作具有十分重要的作用。然而不同学科领域杂志的文章数量、引文数量、发表周期等有较大的差异,影响因子、特征因子等指标对跨领域期刊之间的比较并不具有较好的评价效果。考虑到交叉学科领域的发展和研究机构的需求等,杂志的跨领域比较问题同样具有重要的意义和价值。本文主要基于网页排序(Page Rank)模型进行杂志跨领域比较算法的研究——通过构建反映杂志跨领域比较需求的个性化Page Rank向量,应用Page Rank算法得到杂志跨领域评价排名。本文对杂志的领域类别的进行了向量化定义,提出了杂志类别比例分配算法,得到杂志领域类别属性的多元量化度量,更加客观的反映杂志的领域类别属性。该算法一方面能够给出各个杂志的领域类别属性,同时也具备时效性,能够反映该杂志在统计当年对各个学科领域的偏向程度及发表方向上的侧重。我们给出了该算法收敛性及数值合理性证明,并通过数据实验分析了该算法的实际有效性。根据杂志类别比例分配向量,将杂质的影响因子在领域水平上进行标准化,以此构造了个性化Page Rank向量,利用Page Rank算法得到最终的杂志跨领域比较排名。对杂志类别水平上的标准化克服领域差别带来的影响,实现杂志跨领域比较的需求。选取2008年的部分杂志数据进行了大量数值实验,依据实验结果对影响因子、特征因子和本文提出的跨学科特征因子进行了对比分析,说明了本文算法在跨领域比较方面的合理性和有效性。
【关键词】：PageRank 个性化PageRank 特征因子 引文网络 跨学科比较 类别属性
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.092;TP311.13
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 引言7-9
• 第2章 Page Rank算法与特征因子（Eigenfactor）9-13
• 2.1 Page Rank算法9-10
• 2.2 特征因子（ Eigenfactor）10-13
• 第3章 杂志类别属性的量化13-32
• 3.1 类别的重新定义及算法说明13-15
• 3.2 算法合理性证明15-25
• 3.3 数据实验及结果分析25-32
• 3.3.1 数据处理25-26
• 3.3.2 种子节点选取26-28
• 3.3.3 算法结果的可视化28
• 3.3.4 结果展示与分析28-32
• 第4章 构造跨领域评价指标32-41
• 4.1 杂志跨领域比较算法说明32-35
• 4.2 数据实验及结果分析35-41
• 第5章 总结41-43
• 参考文献43-44
• 致谢44-46
• 附录A Eigenfactor与总引用数、AI与影响因子的相关性说明46-47
• 附录B 本文算法MATLAB代码47-51
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果51

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