"改进Garfield算法的学术期刊关联度模型研究"

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指标,引入了SCI-AD指标,重新定义了期刊之间的相似性度量;在Task 2中,我们提出了一种基于改进Garfield算法的期刊关联度模型,该模型可以更准确地评价期刊之间的关联程度,并用于期刊的分级与评价。通过对大量学术期刊数据的实验验证,我们发现我们的模型在衡量期刊关联度和评级方面具有更高的准确性和稳定性,相比于传统的Garfield模型有着显著的提升和改进。 在本研究中,我们首先进行了模型准备工作,对Garfield模型中的jiR指标进行了修正,并引入了SCI-AD指标,重新定义了期刊之间的相似性度量。我们认为相似性的度量和刻画是研究期刊关联度和评级的基础,因此在模型建立之前,我们对相似性度量的准确性和可靠性进行了充分的论证和验证。我们的模型建立工作是基于前期对相似性度量的准备工作,并采用了改进后的Garfield算法,进一步完善了期刊关联度模型。 在具体的研究中,我们选择了B1关于学术期刊关联度和评级系统的综合研究作为问题,针对学术期刊的分级与评价、相似性的度量与刻画、区分与聚类等方向展开了综合研究。我们通过详尽的文献调研和理论分析,发现Garfield模型及一些前人的研究在一定程度上解决了衡量学术期刊间关联程度的问题和学术期刊水平评价问题,但都不够完善。于是我们提出了通过重新定义相似性的度量与刻画相关指标,在特定的期刊集合中区分出关联程度较高的一类期刊,并通过自定义影响力因子的方法实现不同学术期刊的分级与评价的研究思路。 具体而言,在Task 1中,我们修正了Garfield模型中的jiR指标,并引入了SCI-AD指标,重新定义了期刊之间的相似性度量。通过对大量学术期刊数据的实验验证,我们发现这种改进的相似性度量方法可以更准确地刻画期刊之间的关联程度,并能够更好地区分出同领域的期刊,从而实现期刊的区分与聚类的目标。 在Task 2中,我们提出了一种基于改进Garfield算法的期刊关联度模型,该模型可以更准确地评价期刊之间的关联程度,并用于期刊的分级与评价。通过对大量学术期刊数据的实验验证,我们发现我们的模型在衡量期刊关联度和评级方面具有更高的准确性和稳定性,相比于传统的Garfield模型有着显著的提升和改进。 总的来说,本研究在改进Garfield算法的基础上,提出了一种新的期刊关联度模型,通过重新定义相似性的度量与刻画相关指标,实现了期刊的区分与聚类,同时通过自定义影响力因子的方法,实现了不同学术期刊的分级与评价。我们的研究对于学术期刊关联度和评级系统的改进具有一定的理论和实际意义,为学术期刊的分类和评价提供了新的思路和方法,同时也为相似性度量的研究提供了新的视角和思路。希望我们的研究成果能够对相关领域的学者和研究者有所启发和帮助。