基于机器学习的论文学术创新力评价研究
【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:G353.1
【图文】:
y=邋^ ̄COSj逦(2-3J'邋 ̄J邋I逡逑位足个连续值,该值越大,论文的创新力越大。逡逑动态网络测度法逡逑1481基于论文的引文结构构造了创新力的测度指标,该论文认为,虽能完全代表创新力的大小,但可以通过引用结构测度创新。图是论构图,在图中,中间的灰色方块代表论文,左边的圆形代表论文参合,右边较大的圆形代表论文的引证文献集合。根据引用结构,引类:图中绿色的方框表示引证文献既引用了论文i又引用了论文的参红色方框表示引证文献只引用了论文i,蓝色方框表示引证文献只引参考文献j。逡逑.
逦novlty逡逑图4-1论文的创新力值逦图4-2论文创新力的区间分布逡逑4.1.3学术创新力评价的特征值计算逡逑对于单篇论文,从CNKI中可以获取到论文的作者、作者所在的单位、摘逡逑要、基金名称、分类号、参考文献的数量、被引频次等信息,同时奇以获取到逡逑所有参考文献、引证文献的具体信息,对于论文的每个作者也能获取到作者的逡逑研宄方向、发文数量等。由于本文选取的论文数据量大,特征难以直接提取,逡逑所以采用Python爬虫的方式获得了需要的字段。在所有的22个特征中,有些特逡逑征数值是可以从CNKI中直接获取到或者根据基本字段信息进行简单计算得到逡逑的,有些特征需要经过比较复杂的处理才能获取。易获取到的字段信:息在表格逡逑4-1中(以“电子商务中在线评论内容对评论有用性影响的实证研宄”这篇文章逡逑为例)。逡逑需要注意的是,与作者相关的指标信息不能直接从CNKI中获取,原因是逡逑有可能存在不同领域或者不同机构同名的作者
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