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科技与出版  2017, Vol. 36 Issue (1): 87-91    DOI: 10.16510/j.cnki.kjycb.2017.01.022
研究与教育
基于相关分析和逐步回归分析的期刊论文被引量预测*
赵思喆,李秀霞,宋凯,李林
曲阜师范大学,276800,山东日照
全文: HTML    PDF(2548 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
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。

关键词 期刊论文被引量预测特征空间逐步多元回归    
出版日期: 2017-01-08
基金资助: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)
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赵思喆
李秀霞
宋凯
李林

引用本文:

赵思喆,李秀霞,宋凯,李林. 基于相关分析和逐步回归分析的期刊论文被引量预测*[J]. 科技与出版, 2017, 36(1): 87-91.

链接本文:

http://kjycb.tsinghuajournals.com/CN/Y2017/V36/I1/87

表1  期刊论文的特征
图1  320篇文献的论文被引量分布
表2  论文被引量与论文外部特征之间的关系
表3  论文被引量与作者特征之间的关系
表4  论文被引量与引用特征之间的关系
表5  论文被引量与期刊特征之间的关系
图2  测试样本的实际论文被引量与回归结果比较
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