基于相关分析和逐步回归分析的期刊论文被引量预测

发布时间：2017-11-02 02:28

  本文关键词：基于相关分析和逐步回归分析的期刊论文被引量预测

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【摘要】：研究人员通常更关注最近两年内发表的论文,特别是可能在未来有很大论文影响力的论文。然而,目前论文被引量预测方法的准确性仍不令人满意。期刊论文的特征空间包括外部特征、作者特征、引用特征和期刊特征4个方面。利用逐步多元回归分析从特征空间中选择合适的特征,建立回归模型来解释被引量和所选特征之间的关系,并以图情领域期刊为例,验证了回归模型对期刊论文被引量预测的有效性。
【作者单位】： 曲阜师范大学;
【关键词】： 期刊论文 被引量预测 特征空间 逐步多元回归
【基金】：国家社会科学基金项目“大数据时代图书馆服务体系的创新与发展研究”(编号:15BTQ023)的阶段性成果之一
【分类号】：G353.1
【正文快照】： 1引言 被引量是指一篇论文出版以来的被引用次数,是人们对论文发表以后的评议,人们对论文关注高,被引次数就高[1]。因此,被引量广泛用于评估论文、专利、期刊、专著、科学家、研究团队、科研机构等的科学贡献或价值[2]。 在当前知识爆炸的时代,研究人员可以方便地获得在某个

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2 蒋璐s，

本文编号：1129618