影响期刊影响因子的BP神经网络模型构建与实证研究

发布时间：2017-05-17 23:04

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【摘要】：基于神经网络方法,建立了期刊影响因子与相关影响因素之间非线性对应关系的分析模型,模型以刊期、总被引频次、即年指标、载文量、被引半衰期、引用半衰期、他引比、基金论文比、Web即年下载率等为网络的输入,以影响因子作为网络的输出,利用《中国期刊综合引证报告》提供的数据,进行网络训练和测试,并以有关因素的平均值为基准,采取单因素分析的思想,让一个因素变化其他因素保持平均值,带入训练好的网络进行仿真,观察其输出(影响因子)的变化。分析表明:影响因子受他引比影响最大,受刊期、载文量影响较大,受基金论文比、即年指标影响很小,与Web即年下载率几乎无关。
【作者单位】： 陕西科技大学管理学院 陕西科技大学管理学院 陕西科技大学管理学院 陕西科技大学理学院
【关键词】： 期刊 影响因子 神经网络
【基金】：陕西省软科学研究计划资助项目(2006kr74) 陕西科技大学研究生基金资助项目
【分类号】：TP183
【正文快照】： 目前,用影响因子评价期刊质量已经成为国内外的一个共识,但如果仅从影响因子的计算和定义来看,似乎只涉及两年内发表的论文量和被引用的论文量两个指标,但实际影响这两个量的因素很多。许多因素对影响因子的影响方式虽然是间接的,潜移默化的,但影响程度却是非常大的,这种影响

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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5 董秀s

本文编号：374647