本文關(guān)鍵詞：基于相關(guān)分析和逐步回歸分析的期刊論文被引量預(yù)測

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【摘要】：研究人員通常更關(guān)注最近兩年內(nèi)發(fā)表的論文,特別是可能在未來有很大論文影響力的論文。然而,目前論文被引量預(yù)測方法的準(zhǔn)確性仍不令人滿意。期刊論文的特征空間包括外部特征、作者特征、引用特征和期刊特征4個方面。利用逐步多元回歸分析從特征空間中選擇合適的特征,建立回歸模型來解釋被引量和所選特征之間的關(guān)系,并以圖情領(lǐng)域期刊為例,驗(yàn)證了回歸模型對期刊論文被引量預(yù)測的有效性。
【作者單位】： 曲阜師范大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 期刊論文 被引量預(yù)測 特征空間 逐步多元回歸
【基金】：國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)時代圖書館服務(wù)體系的創(chuàng)新與發(fā)展研究”(編號:15BTQ023)的階段性成果之一
【分類號】：G353.1
【正文快照】： 1引言 被引量是指一篇論文出版以來的被引用次數(shù),是人們對論文發(fā)表以后的評議,人們對論文關(guān)注高,被引次數(shù)就高[1]。因此,被引量廣泛用于評估論文、專利、期刊、專著、科學(xué)家、研究團(tuán)隊、科研機(jī)構(gòu)等的科學(xué)貢獻(xiàn)或價值[2]。 在當(dāng)前知識爆炸的時代,研究人員可以方便地獲得在某個

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4 李婧;;改進(jìn)的特征空間波束形成算法[A];中國通信學(xué)會第五屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2008年

5 郝國煜;向宇;周向東;施伯樂;;支持向量機(jī)Top-k查詢的特征空間近鄰索引[A];第二十五屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（一）[C];2008年

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2 蔣璐s，

本文編號：1129618