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基于共链与共引关系的期刊结构特征比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文选取30种图书情报学期刊及其网站,通过Yahoo!与Web of Science收集其共链、共引数据,并利用QAP分析、连通性分析、聚类与多维尺度分析、块模型分析以及核心/边缘结构分析法揭示了基于共链与共引关系的期刊结构特征,比较了期刊共链与共引网络在不同结构属性上的异同. 相似文献
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共被引网络中介中心性的Zipf-Pareto分布研究 总被引：4，自引：0，他引：4
针对共被引网络的统计特性的研究,以科学计量学领域的权威期刊《科学计量学》(Scientometrics)为数据来源,建立共被引网络,明确了《科学计量学》(Scientometrics)中高被引文献与高中心性引文的特点;以该共被引网络为例,应用复杂网络分析方法,分析了共被引网络的统计特性,包括度分布、中介中心性的分布等。结果表明共被引网络是一个具有小世界、无标度特性的复杂网络;中介中心性的分布符合Zipf-Pareto分布;而且只有少部分引文节点具有高中介中心性的值,多数引文节点的中介中心性值都很小。 相似文献
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经济学期刊互引网络的核心-边缘结构分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为改进引文分析方法在探测学科期刊群落结构中的应用,以我国经济学期刊为例,运用社会网络分析法中的相关理论与方法,测度经济学期刊互引网络的结构层次。包括利用中心性分析判断该网络存在单一核心,利用核心-边缘模型将期刊互引网络分成从核心到边缘的5个区域。最后将核心度排名结果与CSSCI来源期刊排名相比较,分析了核心度作为期刊评价指标的适用性和优势。认为利用核心-边缘模型可以得出针对任何一个学科门类的期刊核心-边缘分布,并将期刊分层可视化;有助于弥补基于个体属性得出的各种统计指标的不足;可对期刊群进行多层分区,打破核心与非核心的二元划分方式。 相似文献
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K-means算法是一种应用广泛的聚类算法,但是存在初始聚类中心和K值选取的难题.本文提出了一种基于学术文献同被引分析的初始聚类中心和K值选取的K-means改进算法.该算法属于两步聚类算法,首先对学术文献进行同被引分析,得到同被引矩阵,然后基于同被引矩阵进行层次聚类.算法记录每次迭代过程中被聚为一类的学术文献间的距离以及两次迭代间的距离差,当两次迭代的距离差取得最大值时取其聚类数作为第二步K-means算法的K值,并且将此时的类中心作为第二步K-means算法的初始聚类中心.第二步聚类则依据文献内容实现K-means算法.实验通过与经典K-means算法和基于凝聚层次聚类算法的改进K-means算法的对比,证明了本文提出的改进的K-means算法具备更优的聚类效果. 相似文献
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利用Google的PageRank原理进行期刊引文分析,提出期刊在引文网络中的影响力测度指标--引文网络影响力序位(Journal Impact Rank in Citation Net,Impact Rank或IR).通过对118种生物学领域的期刊进行期刊引文网络影响力测度,并将IR结果与JCR提供的影响因子(Impact Factor, IF)值进行统计学分析以考察二者的相关性和差异性.结果表明,IR值与IF值的相关性较弱,其差异性具有统计学意义.分析其原因,IR考虑了引证期刊的权重和期刊间的相互影响,更适于反映期刊在其相关学科或领域的引文网络中的相对影响力;IF值因其实质上是期刊论文篇均被引频次,其计算不考虑期刊之间的相互联系和引证期刊的权威性,因而更适用于期刊自身的纵向评价;IR与IF从两种不同角度评价期刊影响力,可互为补充. 相似文献
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以中国知网<中国学术期刊网络出版总库(CAJD)>为统计源,对不同学科与时间段样本的统计结果表明,论文被引频次分布曲线与布拉德福文献分布曲线基本一致.选用莱姆库勒公式进行曲线拟合,但统计样本中均有约0 5%的高被引论文的被引频次高于正常的曲线分布,同时在半对数曲线中也普遍存在"格罗斯下垂",下垂误差为6%~7%.为了能够精确地得到拟合曲线,拟合时截除0 5%的高被引论文,同时对莱姆库勒公式加入修正系数,以修正"格罗斯下垂"误差.通过处理后,所有统计样本拟合均通过K-S检验.在具体分析各样本的基础上得出布拉德福系数k值具有学科特性,在论文发表7~8年内各学科k值存在明显的增长过程,k值的大小与删除0 5%的高被引论文后的最大被引频次(m'm)、被引论文的平均被引频次(c)高度相关,并拟合出了三者之间的函数关系. 相似文献
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作者共现网络的科学研究结构揭示能力比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
作者共现网络在科学研究领域结构分析中具有非常重要的作用,本文构建了作者合作、作者共被引、作者文献耦合、作者关键词耦合及作者期刊耦合五种网络,利用层次聚类和网络关联分析比较不同共现网络揭示科学研究结构的能力。通过层次聚类发现：作者文献耦合网络的准确性和精确性最高,作者共被引网络和作者合作网络其次,作者关键词耦合网络的结果容易受到干扰,作者期刊耦合网络的分析效果较差。通过网络关联分析发现：作者合作网络与其他网络的相关性都相对较低,与其他网络发现的角度不同;作者文献耦合网络与其他几种网络之间的相关性最高,对其他网络分析结果的替代性较强,多种方法结合运用更能反映科学研究的实际结构。本文还讨论了共现网络子结构研究中凝聚子群分析及中心性指标的适用性问题。图5。表4。参考文献16。 相似文献
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期刊引用认同及其被引评价新指标有效性分析 总被引：2，自引：1，他引：1
以影响因子等引文数据为核心的期刊评价指标体系虽广为使用,但也备受争议.本文从期刊引用认同、期刊被引及期刊国际化等三个方面分析了不仅仅依赖于"影响因子"的评价期刊的新指标,并对相关指标的有效性问题进行讨论.分析表明,基于期刊引用认同视角和基于期刊被引网络视角的很多指标可以与期刊影响因子指标相印证,可用作国内期刊评价的新尝试,而相关期刊国际化评价指标还需在实践中进一步检验. 相似文献
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总结近十年《中国图书馆学报》的高频被引文献、作者和期刊,为研究人员识别经典文献,确定高影响力作者提供参考.利用CSSCI数据库中《中国图书馆学报》2005-2015年的引文数据,采用共引分析法,选择CitespaceIII进行可视化分析.通过构造文献、作者、期刊共引网络确定核心点与枢纽点,将被引频次与中心度相结合,确定重要的文献、作者和期刊,清晰展现《中国图书馆学报》的知识结构,揭示近十年对《中国图书馆学报》发展做出重要贡献的文献、作者和期刊. 相似文献
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期刊共被引矩阵对角线问题的实证研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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期刊共引分析及可视化实证研究——以图书情报学研究为例 总被引：3，自引：0，他引：3
文章利用ISI的Web of Science中的SSCI数据库,对1996～2008年8月期间收录的24种图书情报学核心期刊引文进行了期刊共引分析,并绘制了图书情报科学研究的知识图谱.知识图谱显示,目前国际图书情报学领域主要分为图书馆学和情报学两大部分.图书馆学研究大致包括网络资源组织、数字图书馆、开放获取、知识组织、用户服务等主流学科领域;情报学大致包括网络计量研究、信息(引文)计量研究、科学计量学理论、科研指标与评价、信息检索及用户检索行为理论研究、电子信息系统与服务及用户行为研究等主流学科领域. 相似文献
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利用信息计量、共引分析、共现分析、信息可视化、社会网络分析等方法,借助CiteSpace信息可视化软件和Ucinet社会网络分析软件,对我国信息构建研究领域发表的学术论文进行了定量分析,绘制了文献共引、作者共现、关键词共现和期刊共现图谱,直观地展示了我国信息构建研究的热点领域、核心群体、核心期刊和代表文献。 相似文献
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[目的/意义]作者共引网络分析（ACNA）是文献计量学中的重要分析方法,旨在通过寻找学术文献集合中作者之间的共引关系绘制出特定领域的知识图谱,进而指导科学研究。然而,ACNA的一个缺陷是其原始矩阵输入信息量过小。本文通过提出作者混合共引网络（HACNA）,绘制更为精确的科学知识图谱。[方法/过程]鉴于不同种类的学术网络能为绘制知识图谱提供不同维度的信息,提高知识图谱绘制的精确性,本文以合著网络和引用网络为例,结合其他种类的学术网络在ACNA基础上进行精确科学知识图谱的绘制。[结果/结论]实证研究结果显示,与ACNA相比,HACNA绘制出的知识图谱在聚类过程中能够使得同类作者更为聚拢、不同类作者更为分散,从而提高了聚类效果和可视化程度。同时,HACNA绘制出的知识图谱还能够挖掘出更多细节。 相似文献
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《Journal of Informetrics》2014,8(2):369-383
Subject classification arises as an important topic for bibliometrics and scientometrics, searching to develop reliable and consistent tools and outputs. Such objectives also call for a well delimited underlying subject classification scheme that adequately reflects scientific fields. Within the broad ensemble of classification techniques, clustering analysis is one of the most successful.Two clustering algorithms based on modularity – the VOS and Louvain methods – are presented here for the purpose of updating and optimizing the journal classification of the SCImago Journal & Country Rank (SJR) platform. We used network analysis and Pajek visualization software to run both algorithms on a network of more than 18,000 SJR journals combining three citation-based measures of direct citation, co-citation and bibliographic coupling. The set of clusters obtained was termed through category labels assigned to SJR journals and significant words from journal titles.Despite the fact that both algorithms exhibited slight differences in performance, the results show a similar behaviour in grouping journals. Consequently, they are deemed to be appropriate solutions for classification purposes. The two newly generated algorithm-based classifications were compared to other bibliometric classification systems, including the original SJR and WoS Subject Categories, in order to validate their consistency, adequacy and accuracy. In addition to some noteworthy differences, we found a certain coherence and homogeneity among the four classification systems analysed. 相似文献
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准确地研究和测度科学知识之间的逻辑关系和结构体系,是进行科学政策研究和科研项目资助布局等科研管理活动的重要基础。学术期刊作为科学知识传播和交流的重要平台,是探测科学知识结构的一种有效载体,但是不同的学术期刊分类体系对科学知识结构的测度结构会产生直接而广泛的影响。文章从学术期刊分群的角度出发,考虑期刊在共被引过程中的距离因素,通过采用深度学习算法,来进行期刊的相似度计算与分群问题研究,在此基础上进行科学知识结构测度方法研究,并以中国人文社会科学期刊引文数据库为实验对象进行了实证研究。从实证结果来看,我国人文社会科学学科知识结构存在较为明显的结构划分,不同学科类别或不同研究领域的期刊都被分到了相应的群组,表明从期刊使用的角度来看,我国人文社会科学知识结构边界是相对较为清晰的。在此基础上重点对法学期刊的两个群组的科学研究主题进行了挖掘,从关键词的共现网络中可以明显看出,两个期刊群体内的研究主题虽有一定的交叉,但是两者在具体研究内容上也存在着显著区别。 相似文献
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张金柱 《现代图书情报技术》2012,(5):65-69
以情报学领域的12种期刊在2000-2009年间的7 389位作者形成的合著网络为例,分别基于度和K-shell,介数和K-shell对作者传播影响力进行比较分析。结果表明,K-shell值较度、介数能更好地表征作者的传播影响力。这种方法可以推广到基于科技文献数据的其他网络中,如识别文献共被引网络、文献耦合网络中最具传播影响力的关键文献。 相似文献