本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)頁排序模型的雜志跨領(lǐng)域比較算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫是學(xué)術(shù)研究的基礎(chǔ)性工具,利用這些數(shù)據(jù)進行學(xué)術(shù)出版、學(xué)者、研究機構(gòu)等的評價是研究資源匹配、期刊訂閱、職稱評定等方面重要的參考工具。由美國科學(xué)情報研究所(ISI)所定期發(fā)布的期刊引證報告(JCR)包含多種科學(xué)雜志評價指標(biāo),其中影響因子(Impact Factor)和特征因子是人們最常用的雜志評價指標(biāo),對于科學(xué)研究工作具有十分重要的作用。然而不同學(xué)科領(lǐng)域雜志的文章數(shù)量、引文數(shù)量、發(fā)表周期等有較大的差異,影響因子、特征因子等指標(biāo)對跨領(lǐng)域期刊之間的比較并不具有較好的評價效果�？紤]到交叉學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展和研究機構(gòu)的需求等,雜志的跨領(lǐng)域比較問題同樣具有重要的意義和價值。本文主要基于網(wǎng)頁排序(Page Rank)模型進行雜志跨領(lǐng)域比較算法的研究——通過構(gòu)建反映雜志跨領(lǐng)域比較需求的個性化Page Rank向量,應(yīng)用Page Rank算法得到雜志跨領(lǐng)域評價排名。本文對雜志的領(lǐng)域類別的進行了向量化定義,提出了雜志類別比例分配算法,得到雜志領(lǐng)域類別屬性的多元量化度量,更加客觀的反映雜志的領(lǐng)域類別屬性。該算法一方面能夠給出各個雜志的領(lǐng)域類別屬性,同時也具備時效性,能夠反映該雜志在統(tǒng)計當(dāng)年對各個學(xué)科領(lǐng)域的偏向程度及發(fā)表方向上的側(cè)重。我們給出了該算法收斂性及數(shù)值合理性證明,并通過數(shù)據(jù)實驗分析了該算法的實際有效性。根據(jù)雜志類別比例分配向量,將雜質(zhì)的影響因子在領(lǐng)域水平上進行標(biāo)準(zhǔn)化,以此構(gòu)造了個性化Page Rank向量,利用Page Rank算法得到最終的雜志跨領(lǐng)域比較排名。對雜志類別水平上的標(biāo)準(zhǔn)化克服領(lǐng)域差別帶來的影響,實現(xiàn)雜志跨領(lǐng)域比較的需求。選取2008年的部分雜志數(shù)據(jù)進行了大量數(shù)值實驗,依據(jù)實驗結(jié)果對影響因子、特征因子和本文提出的跨學(xué)科特征因子進行了對比分析,說明了本文算法在跨領(lǐng)域比較方面的合理性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：PageRank 個性化PageRank 特征因子 引文網(wǎng)絡(luò) 跨學(xué)科比較 類別屬性
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.092;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 引言7-9
• 第2章 Page Rank算法與特征因子（Eigenfactor）9-13
• 2.1 Page Rank算法9-10
• 2.2 特征因子（ Eigenfactor）10-13
• 第3章 雜志類別屬性的量化13-32
• 3.1 類別的重新定義及算法說明13-15
• 3.2 算法合理性證明15-25
• 3.3 數(shù)據(jù)實驗及結(jié)果分析25-32
• 3.3.1 數(shù)據(jù)處理25-26
• 3.3.2 種子節(jié)點選取26-28
• 3.3.3 算法結(jié)果的可視化28
• 3.3.4 結(jié)果展示與分析28-32
• 第4章 構(gòu)造跨領(lǐng)域評價指標(biāo)32-41
• 4.1 雜志跨領(lǐng)域比較算法說明32-35
• 4.2 數(shù)據(jù)實驗及結(jié)果分析35-41
• 第5章 總結(jié)41-43
• 參考文獻43-44
• 致謝44-46
• 附錄A Eigenfactor與總引用數(shù)、AI與影響因子的相關(guān)性說明46-47
• 附錄B 本文算法MATLAB代碼47-51
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果51

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本文編號：275539