共查询到20条相似文献，搜索用时 203 毫秒
1.
本文创新性构建学术论文被引影响因素特征空间,以我校SCI&SSCI学术论文为例,验证机器学习模型在预测学术论文被引频次研究中的有效性和准确性,本文的分析结论可以为高校图书馆开展决策支持服务提供参考。本文梳理学术论文被引频次影响因素及预测方法的相关研究,结合传统文献计量和Altmetrics指标构建学术论文影响因素的特征空间,并通过实验比较线性回归、神经网络、支持向量机三种机器学习模型在预测学术论文被引频次研究中的有效性和准确性。本文的分析结论证明基于Altmetrics视角构建的特征空间的预测准确率大幅度提高,并且支持向量机模型在对学术论文影响力预测的实证研究中表现出优异的性能。 相似文献
2.
外文学术图书质量评价实证研究 总被引：2，自引：2，他引：0
3.
本研究旨在揭示多学科交叉综合领域内的核心学科并分析学科间内在联系与演变,以此来分析领域内学科态势。以人工智能领域为研究对象,探讨该领域内相关学科的分布,分析学科相互间的关联和研究相似性及演化,为科学研究和政策制定提供支持。对文献资料进行预处理后,用关键词表征学科研究内容,并通过词袋模型构建学科向量;分别从基础统计、共现分析和相似性分析来研究学科的分布、人工智能与其他学科之间以及两两学科之间的相似性与演化。结果表明,人工智能领域内以计算机科学和工程为核心,以数学为基础,并逐渐延伸到社会科学、生物科学等领域,由单一的理论和技术研究向多学科应用领域发展。领域内学科的多元化也促进了管理学和法学等学科研究内容的转变。本研究分析路径可以在一定程度上揭示学科研究的跨学科发展趋势。 相似文献
4.
经典向量空间模型中关键词相互独立的基本假设,造成了检索性能的限制.针对这一问题,本文介绍并分析了国内外学者对经典向量空间模型提出的改进研究.针对其研究的不足,通过分析经典向量空间模型的特点,构建领域本体以建立向量空间模型中关键词之间的语义联系,通过计算关键词之间的语义相似度,提出语义增量的概念,对关键词之间的语义联系进行量化分析.结合语义增量,对TF-IDF算法进行了改进,提出了STF-IDF算法,据此建立了语义向量空间模型,以期待提高经典向量空间模型在语义检索方面的性能.最后用实例验证了该模型在查全率和查准率方面均要优于原模型. 相似文献
5.
基于聚类的网络舆情热点发现及分析* 总被引：9，自引：0，他引：9
根据对网络舆情分析的需求,构建出基于聚类的网络舆情热点发现及分析系统。通过对样本网页文本的特征提取,构建向量空间模型,使用OPTICS算法获取网页热点簇,根据热点簇特征向量对网页进行二次聚类,从而获取关于舆情的时间演变模式,为相关领域研究提供决策支持。通过二次聚类,提高舆情网页相关度的质量,使网络舆情分析更为准确可靠。 相似文献
6.
[目的/意义]同行评议作为一种评审制度一直受到"主观"而不够"客观"的批评。公开同行评议可以在一定程度上缓解这个问题。学者对公开同行评议的接受度如何是学术期刊实施该制度首要考虑的问题。[方法/过程]首先通过文献调研对学术论文公开同行评议的概念、相比传统同行评议的优势和不足进行论述,接着就公开评审流程中的公开内容对来自中国各个学科及研究领域的研究人员进行问卷调查,获得中国学者对学术论文公开同行评议的接受度数据,并对中国学者对论文开放同行评议的接受度进行分析。[结果/结论]问卷调查对象来自不同的学科领域,其中100%有发文经历,70%以上具有审稿经历,40%以上曾为国际期刊审过稿。调查结果表明,半数（占50.33%）中国学者对学术论文公开评审是接受的,在学术论文评审的不同阶段,中国学者的接受度不同。经过非参数统计检验,不同学科同行评议者接受度有所差异;是否具有国际期刊审稿经验的同行评议专家接受度差异不明显。论文相关分析数据可为中文学术期刊实施公开同行评议制度提供支持。 相似文献
7.
综述国内外学术论文复制检测的研究现状,针对存在的问题提出以后研究的新思路： 构建某一学科领域学术论文语料库;以信息论为工具,针对某学科领域建立基于学术论文语料库的统计语言模型;结合学术论文抄袭剽窃的特点,通过赋予描述资源对象语义信息的不同元数据项以不同的权函数,设计相似度算法;使用Lemur工具箱,在标准的TREC文档集上对模型和算法进行检验;与Turnitin侦探剽窃系统进行实验对比,评价该模型和算法的有效率和效果。 相似文献
8.
[目的/意义]标题在学术论文知识传播的过程中至关重要,准确而精练的标题可以在反映论文研究内容的同时体现作者的研究思想深度。针对特殊标题样式使用日益频繁的现象,分析了标题中经常出现的“基于”或“考虑”样式对论文被引次数的影响。[研究设计/方法]首先,根据论文标题中是否含有“基于”或“考虑”样式以及该样式出现的位置,构建四个自变量。其次,在考虑多个影响论文引用次数因素的基础上,构建论文被引次数回归分析的基准模型,采用负二项回归来拟合样本数据。最后,以2018-2021年发表在《FMS管理科学高质量期刊推荐列表2022》索引的所有中文期刊上的42,594篇学术论文进行实证分析。[结论/发现]统计分析的结果表明,在管理科学领域,“基于”或“考虑”标题样式已经成为一种主流样式,42,594篇学术论文的标题中含有该样式的文章达12,372篇,占论文总数的29.05%。实证分析结果表明,标题中的“基于”或“考虑”样式对管理科学领域论文的引用有显著的负相关作用;当“基于”或“考虑”样式出现在论文标题开头时,文章不容易被引用;标题中“基于”或“考虑”的样式对论文引用的影响在不同学科领域上的体现不同。[创... 相似文献
9.
[目的/意义] 学术论文始于问题,探讨学术论文的研究问题,为揭示学术论文的核心内容,实现基于问题的学术论文知识发现提供参考。[方法/过程] 以2015-2020年间图书情报领域CSSCI期刊发表论文为数据源,随机抽取1 000篇论文为样本,利用内容分析法对题录信息进行统计,分析学术论文的研究问题类型、结构,归纳学术论文类型与其包含研究问题类型和数量关系,以及一篇学术论文多个研究问题的关系与结构形态。[结果/结论] 研究发现,不同类型的学术论文包含的研究问题在类型和数量上具有一定的规律性;一篇学术论文通常包含一个以上的研究问题,研究问题个数与问题导向个数具有相关性;一篇学术论文内部研究问题间具有因果、递进等关系,呈现线性、树状、网状的结构形态。 相似文献
10.
[目的/意义]摘要作为学术论文中能够简明扼要地说明研究目的、研究方法和最终结论的陈述部分,具有较高的探究价值和意义。[方法/过程]选取长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）、支持向量机（Support Vector Machine）、LSTM-CRF和CNN-CRF 4种模型,对3 672篇情报学领域的期刊论文进行摘要划分识别研究。[结果/结论]长短期记忆网络模型识别F值最高为69.15%,LSTM-CRF神经网络模型最高F值为88.76%,RNN-CRF模型最高F值达到89.10%,支持向量机分类器分类宏观F值最高为72.04%。该实验结果对图书情报领域的学术论文结构功能划分实验模型选取有较高的参考价值。 相似文献
11.
[目的/意义]针对科研项目评审专家选取工作中的回避问题,试图提出一套可行的用于确定回避专家的模型方法,避免人际关系对评审工作的干扰,保障科研评价的规范性和公正性。[方法/过程]首先以专家与申请人之间的论文合作关系为切入点,以合作强度、合作作者深度、方向匹配度和评审业绩为主要指标;然后采用综合权重和修正TOPSIS法对各指标进行分析,构建面向科研项目的专家回避量化模型;最后根据规定的专家组成员数量,考虑年龄、机构、性别等分布情况,明确应该回避的专家。[结果/结论]经检验,该模型在给出回避专家名单时,可以有效避免"唯合作论"的问题,回避理由充分,符合科技管理部的专家选取要求,能够为专家遴选工作提供一定的决策支撑。 相似文献
12.
从专家所发表的论文文本内容中抽取出专家的研究专长特征,利用重叠K-Means聚类算法对研究领域内的专家进行重叠聚类划分,识别出专家的多个研究专长,并根据共同研究专长将专家聚集在一起,进而在图论的基础上,将专家聚类转化为研究领域内专家的图结构表示,借助网络可视化软件绘制研究领域专家图谱。 相似文献
13.
[目的/意义] 为投稿论文遴选出合适的审稿专家是论文发表过程中关键的一环。随着投稿论文和候选评审专家数量的持续增长,人工指定评审专家的方法在准确性和公平性上的弊端日益显露出来。因此,为进一步提高专家评审的客观性和准确性,笔者从专家知识与专家权威度两个维度对专家建模,并以此为依据为不同主题的投稿论文遴选推荐评审专家。[方法/过程] 首先分析专家知识以及投稿论文的研究内容,并提取两者涉及的多个子研究主题;然后,计算专家知识对投稿论文子主题的覆盖度,并提出融合主题特征与时间特征的权威度算法TTAM来分析专家权威度;最后,提出融合主题覆盖度和专家权威度的专家推荐框架CAUFER,综合考虑覆盖度和权威度两个因素为投稿论文推荐合适的评审专家。[结果/结论] 实验结果表明,与经典的基于向量空间模型、语言模型和作者主题模型3种专家推荐算法相比,笔者提出的算法能够较好地提高专家与投稿论文的匹配度,并可据此追踪专家权威度的变化,刻画专家在特定主题下的权威度,进一步提高专家推荐的准确性和科学性。 相似文献
14.
基于主题图构建知识专家学术社区研究 总被引：2，自引：1，他引：1
15.
Margaret Phillips Michael Fosmire Laura Turner Kristin Petersheim Jing Lu 《The Journal of Academic Librarianship》2019,45(1):39-49
Practicing engineers and undergraduate engineering and technology students seek and use information differently within the research and design process. This paper presents the results of a survey conducted by librarians at Purdue University and information specialists at Caterpillar Inc. to analyze self-reported information habits and challenges of both user populations. The authors created surveys containing similar questions for each user group, using a framework that asked participants to think about their information needs and use during a recent engineering project. The survey questions discerned users' confidence in their information abilities, and their preferences and barriers for finding and using information.The results of this study reveal differences between students and engineers and are informative for both academic and corporate librarians. Key findings affirm previous research that novices are more confident in their abilities than experts. Additionally, the findings suggest undergraduates prefer quick, easy to digest content like online videos and news, while engineers are more likely to learn by consulting a colleague or other subject expert, and through reading journals and trade literature. While students rated themselves as more confident information users, engineers reported working in a more complex information landscape, which includes internal document management systems and numerous places to look for technical information. Findings within this paper can inform the development of information literacy curricula that better parallels the corporate environment, and can give corporate librarians insight into how recent graduates may expect to interact with information in a new work environment. 相似文献
16.
17.
[目的/意义]提出一种基于专家个体多维特征刻画的电子政务项目评审专家组推荐方法,提升专家组间项目评审的一致性水平。[方法/过程]以专家个体的长期评审意见为数据源,利用意见挖掘技术实现知识元识别与情感极性获取;构造专家的领域知识结构并动态迭代更新;利用统计分析刻画专家知识水平、评审深刻性、情感风格、领域专长特征,实现基于科学计量的专家特征刻画并以此为基础进行专家组合的推荐。[结果/结论]本文的方法注重专家组的多维特征均衡,对电子政务项目评审具有很好的问题针对性,并在实践中取得了良好的应用效果。 相似文献
18.
In many realistic settings of expert finding, the evidence for expertise often comes from heterogeneous knowledge sources.
As some sources tend to be more reliable and indicative than the others, different information sources need to receive different
weights to reflect their degrees of importance. However, most previous studies in expert finding did not differentiate data
sources, which may lead to unsatisfactory performance in the settings where the heterogeneity of data sources is present.
In this paper, we investigate how to merge and weight heterogeneous knowledge sources in the context of expert finding. A
relevance-based supervised learning framework is presented to learn the combination weights from training data. Beyond just
learning a fixed combination strategy for all the queries and experts, we propose a series of discriminative probabilistic
models which have increasing capability to associate the combination weights with specific experts and queries. In the last
(and also the most sophisticated) proposed model, the combination weights depend on both expert classes and query topics,
and these classes/topics are derived from expert and query features. Compared with expert and query independent combination
methods, the proposed combination strategy can better adjust to different types of experts and queries. In consequence, the
model yields much flexibility of combining data sources when dealing with a broad range of expertise areas and a large variation
in experts. To the best of our knowledge, this is the first work that designs discriminative learning models to rank experts.
Empirical studies on two real world faculty expertise testbeds demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed
discriminative learning models. 相似文献
19.
[目的/意义]近年来频发的"学术丑闻"对我国的科研评议机制提出新的挑战。而在开放科学运动中兴起的注册式研究报告因其独特的同行评议机制,能有效地提高研究过程、评估环节的透明度,减少审稿过程中的出版偏见,确保学术严谨和科研质量,最大程度地减少学术造假行为。对注册式研究报告的同行评议机制现状和特点进行分析,以期为我国同行评议的创新发展和科学完善提供参考。[方法/过程]综合运用网络调研法和内容分析法,从注册式研究报告同行评议机制的评议流程、评议形式、评议效率、评议道德指南、同行评议专家库建设等方面进行分析,探讨注册式研究报告同行评议机制中作者、评议专家、编辑三者之间关系以及相关权利,总结注册式研究报告的同行评议机制的特征。[结果/结论]注册式研究报告同行评议机制创新性特点主要表现在：①审稿流程与标准的优化：注册式研究报告实行两次同行评议的新模式,不再仅以专家主观判断为标准,同时评议专家选择和专家意见处理等流程科学合理;②审稿匿名性和交互性的改进：同行评议的形式多样化,在保持基本的制衡关系中追求最大的灵活性;③审稿效率的提升：并行式的评议信息传递方式、明文化规定和系统化监惩机制促成高效率的同行评议。注册式研究报告同行评议机制的先进性特点主要表现在：①建立严格且细致的评议专家道德规范体系;②重视同行评议专家库的建设,形成完善的评议专家激励机制。 相似文献
20.
分析医科大学学报的来稿范围局限:医学论文的科研设计与统计学问题较多,审稿专家局限校内,同行专家难找,临床专家较忙不能按时完成审稿任务等.提出建立医科大学学报同行专家审稿指标体系和运行机制应注意的问题,为建立有针对性的同行专家审稿机制提供依据. 相似文献