一种新的轻量级科技期刊影响力评分计算方法

OuGMHen© 2014 Neelam Jangid，Snehanshu Saha，Siddhant Gupta，Mukunda Rao J.由Elsevier B.V.发布由信息工程研究所可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectIERI Procedia 10（2014）57 - 622014未来信息工程一种新的轻量级科技期刊排名方法Neelam Jangid，Snehanshu Saha，Siddhant Gupta，Mukunda Rao J*CSE和CBIMMC系，PESIT班加罗尔南校区-560100，* 图书馆信息科学gmail.com，snehanshusaha@pes.edu，pesselibrarian@pes.edugmail.com摘要本文提出了一种基于回归分析的期刊影响力评分计算方法这种影响分数是衡量学术期刊科学影响力的重要指标。 Jour al Influence Score的计算方法如下：以加权的方式计算各种因素。然后将该评分与SCImago Journal评分进行比较。结果表明，该模型与现有方法相比误差较小，是一种可行的、有效的期刊科学影响力计算方法。© 2014由Elsevier B.V.发布 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。信息工程研究院负责评选和同行评议关键词：多元线性回归，科学期刊，期刊影响力评分，SCImago期刊评分，四分位数匹配2212-6678 © 2014由Elsevier B. V.发布 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。信息工程研究所负责的选择和同行评审58Neelam Jangid等人/ IERI Procedia 10（2014）57Σ介绍由于学术奖励制度的影响，期刊排名已成为近年来学术界研究的核心和热点问题之一。许多排名方法已经进行了组织使用不同的参数，我们提出了一种替代的算法方法，使用“多元线性回归模型”的期刊排名。然后，我们将我们的方法与SCImago的期刊排名方法进行比较，并找到位于同一季度的样本的匹配。期刊引文报告（JCR）的数据来源于Web of Science，主要基于引文，影响因子但现在除了ScopusSJR，Google Scholar等，都使用不同的方法来评价期刊[1]。期刊是图书馆学和文献计量学的中心对象，其影响力的可见性是一个主要关注点[2]。非国际期刊很可能会发表非常先进和创新的研究[3]。Buela-Casal [4]的结论是，适当加权的标准组合是量化国际化程度的唯一方法。我们对“国际性”的定义是基于期刊的影响力。我们基于几个学术参数定义和测量不同的组织使用不同的参数，如影响因子，引文，自引，国际合作百分比，引文等来估计期刊的排名。然而，不同的期刊排名方法之间没有太大的相关性。为了计算影响因子/期刊影响力评分，JCR使用前两年的引文，而Scimago使用过去三年的引文。大多数期刊排名方法都是基于引用或感知的单一衡量标准。如果获得更好的结果，应该结合这些方法进行排名。不能保证一个陀螺journal是一种领先的期刊，因此需要应用多项指标对期刊进行排名[5]。Gaby Haddow和Paul Genoni [6]对澳大利亚社会科学期刊进行了引文分析，发现Scopus数据库为许多期刊提供了更高的引用。由于缺乏用于WoS和Scopus索引的期刊的标准分类方案，因此很难比较两个数据库所涵盖的所有期刊标题的性能，因为用于对期刊进行排名的索引不同。1. 相关工作Scimago期刊排名（SJR）涉及从一个期刊到另一个期刊的“声望”（影响力）转移。这 是通过参考期刊共享来执行的。迭代地计算期刊的最终声望，其中期刊在阶段“i”中的声望ሺ ଵିିିሻǤǤΣǤǤଵିିቀ ΣሼሽቁΣΣΣǤ ΣǤאሼିିሽSJRQିୗିୖ୰୲（一）（二）命名法SJRSCImago期刊排名;JCR期刊引文报告Neelam Jangid等人/ IERI Procedia 10（2014）5759其中，SJRi-SCImago期刊排名Cji-从期刊j到期刊i的引用。Cj-期刊的参考文献数量d -常数，通常为0.85。e -常数，通常为0.10。N -期刊第j条-期刊jSJR的计算包括三个阶段：1)SJR的声望：在这个阶段，默认声望被分配给每个日记账。2)计算的迭代过程：从阶段1开始，重复计算，以基于由其余期刊转移的声望来计算每个期刊的声望。该过程结束时的变化 两次迭代之间的SJR小于初始设置的阈值最后的结果是每个期刊的SJR3)SJRQ的计算：SJR值除以引用窗口中发表的文章数量，以获得SJRQ指标。结果是每篇文章的平均声望。SJR使用Google Page Rank Algorithm [7]来实现这种方法。SJR的局限性SJR是一个计算量很大的过程。还需要更多的因素。数据可用性和存储。其影响是：评估成本将增加。该过程是迭代的，因此如果初始选择错误，则需要更多时间来计算SJR。2. 我们的工作我们的工作动机是用一种替代模型来取代期刊分类的迭代过程，该模型根据因素可能具有的影响百分比为每个因素分配权重在影响力得分的计算中。然后，这些权重可以直接用于计算新的杂志，而不使用任何其他杂志的声望。这是一个计算量小的方案，不需要任何数据存储。2.1模型结构多元线性回归模型用于预测响应变量y，作为k个预测变量x1，x2，.，xk的函数。其形式如下：电子邮件š „š„š„„：info@martina.com其中b0，b1，.，b，k是表示因子权重的固定参数，e是残差。给定多个观测值，该模型由以下n个方程组成：第1044章：你是我的女人（4）„š„‡š„š第1001章：你是„š„„‡š„š我的女人（5）第1006章：你是我的女人（6）„š „‡š„š这就形成了一个矩阵系统：› ଵͳ ଵš ଵڮš ୩ଵ„‡ଵ第1007章：你是我的女人（7）› ୬ͳš ଵ୬ڮš ୩୬„୩‡୬60Neelam Jangid等人/ IERI Procedia 10（2014）57即y=Xb+e（8）在那里，本研究的源数据来自SCImago Journal和Country Rankhttp://www.scimagojr.com/journalrank.php?area=0& category=1706& country=all& year=2012& order=sjr&min=0& min_type=cd输入参数为：季度、H指数、2012年总引文量、2013年总引文量、2013年总引文量、2013年总引文量、参考文献/文档、3013年总引文量和参考文献总数，其中—ƒ”–‡”Q P”‘ „ƒ„‹Ž ‹–› IŽ—‡…‡Σ;其中i = 1，我们的样本数据中的影响概率验证了我们模型中四分之一的使用。考虑到出版物的数量大多有限，任何在第一季度进行评估的期刊都有更大的可能性产生更大的影响力。因此，该模型依赖于加权影响分数计算的过程，其中权重被分配给每个因素。这有助于我们绕过SJR影响因子的迭代过程，从而降低模型的时间复杂度，同时保持表1 SJR模型和建议模型比较基础SJR模型该模型因子数量139程序迭代加权时间复杂更少算法谷歌网页排名算法基于回归数据库大小巨大微不足道历史数据3-5年不是绝对必须的2.2算法步骤1：从SJR数据库中提取数据步骤2：计算相应的四分之一值。步骤3：计算因子的权重向量ሺሻ ିି ሺሻ（十）步骤4：计算四分位数匹配4.1：检查每个季度的样本4.2：将这些样本与我们模型每个四分位数的结果中相同数量的样本进行4.3：计算匹配百分比。3. 结果拟合模型采用以下形式：日记帐影响分数= 0.763897 -（0.192 * 季度）+（0.001772 * H指数）+（0.000643 * 本年度文档总数）-（9.4E-05 * 文档总数（2.7E-05 * 参考文献总数+（0.000194 * 过去3年的总引用次数）-（0.00042 * 过去3年的可引用文献+（0.260029 * 引文/文件（2年前）+（参考）/Doc.* 0.000262）（11）Neelam Jangid等人/ IERI Procedia 10（2014）5761上面的等式表明，期刊的基本得分为0.763897，这解释了每个期刊的初始得分，进一步受到该期刊的因子值的影响。等式中的其他值表示其相应因子的权重。图1.a-期刊影响力评分计算器的高级设计图1.b-基于Web的工具的快照62Neelam Jangid等人/ IERI Procedia 10（2014）57链接到基于Web的工具http://www.4shared.com/folder/sj31vMfu/_online.html表2 SJR模型和建议模型之间的匹配百分比四分位数百分比 匹配Q1 89第二季度87.8第三季度91.23第四季度94.6所提出的模型中的计算误差反映了合理的准确度水平，在所有可能的季度。该比较是与SJR数据进行的。因此，该模型在所有可能的情况下和季度表现良好。结论结果表明，误差很小。该模型表现相当不错，可以作为替代的SJR方法。这种方法可以扩展到所有主题类别的通用权重向量，而不是评估每个主题类别的单独权重。这可能会增加模型中的错误百分比，因为权重与类别不同，但该方法将产生通用结果。SJR目前是期刊排名的基准。该算法复制并验证了SJR的排序结构。该模型描绘了显着的高准确性水平，因为每个四分位数匹配从87% -95%不等。这在没有任何迭代方法和/或数据存储要求的情况下实现。考虑到SJR是最常用的标准之一，但不是绝对的排名方案，回归方法可以作为一个替代瞬时期刊排名，一个问题，SCOPUS引用[1] Abrizah; A.N. Zainab; K. Kiran; R.G. Raj LIS期刊的科学影响和主题分类：Web of Science和ScopusScientometrics之间的比较（2013）94：721-740 DOI 10.1007/s11192- 012-0813-7[2] Garfield E，引文分析作为期刊评价的工具科学，178（4060）（1972）471-479[3] 蒋高，工业工程期刊的作者与国际性，科学计量学，80（3）（2009）123-136。[4] Gualberto Buela-Casal ， Pandelis Perkakis ， Michael Taylor and Purificacion Checha ， Measuringinternationality：reflections and perspectives on academic journals，Scientometrics，67（1）（2006）45-65.[5] Goran Svensson，市场营销学术期刊排名：单项还是多项措施？，营销情报和规划，26（4）（2008）340-352。[6] Gaby Haddow; Paul Genoni，Citation analysis and peer ranking of Australian social science journals，Scientometrics，85（2）（2010）471[7] Langville，A. N.，&迈耶角，澳-地D.（2006年）。Google的PageRank和超越：搜索引擎排名的科学。普林斯顿大学出版社[8] Raj Jain，计算机系统性能分析的艺术，2009年版，Wiley-India