学术期刊影响力指数(CI)预测模型的构建
【出 处】:
【作 者】:
丁筠
吉林大学《仿生工程学报》编辑部
吉林长春130022
【摘 要】【目的/意义】探讨学术期刊影响力指数与影响因子等传统期刊计量指标的相关性并构建该指标值的预测模型。【方法/过程】首先以图情领域19种核心期刊为研究对象,以SPSS16.0为分析工具对影响力指数与22种传统期刊计量指标的相关性进行分析,得到与之显著相关的15种传统计量指标。经主成分分析消除这15个指标间的相关性后,将其用作BP神经网络CI值预测模型的输入向量,同时采用"综合性人文、社会科学"类的632个期刊的数据作为训练样本对网络进行训练。【结果/结论】使用训练好的BP神经网络对19种图情领域核心期刊的CI值进行预测,结果显示了较高的预测精度。该模型可用于影响力指数值的预测及期刊学科内排名的预估。
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