基于引证行为与学术相似度的学者影响力领域排名方法研究

摘要：

[目的]针对多样化评价指标导致评价体系庞大、计算繁琐、结论模糊等问题,研究一套公正、有效、快速的学术影响力排名机制.[方法]结合Word2Vec算法、TF-IDF算法和PageRank算法,提出一种基于引证行为与学术相似度的学者影响力领域排名方法.[结果]改进后的排序算法综合了学者学术关系层面与学者学术产出层面的学术影响力,在有效性维度表现优异:PR值与特征向量中心度、H指数的相关性分别为0.872、0.617,对传统评价指标具有优秀的替代作用;同时,在固定排名区间内学者的平均H指数与平均被引频次均有所提高,前百名学者的平均H指数提高1.087,平均被引频次提高2.080,排名效果优于原始PageRank算法.[局限]算法时间复杂度与空间复杂度虽然在可接受范围之内,但相对原始PageRank算法效率有所降低.[结论]改进算法适用于具有大量节点的学者学术网络,节点PR值随着网络质量扩大而更趋于准确,因此在多学科、大量学者等场景下的学术影响力评价中,改进排名算法对原有评价指标具有一定的替代性,且效果表现较改进前表现优异.

关键词：引文网络、学术相似度、学术影响力、排名方法

所属期刊栏目：2

分类号：G353.1(情报学、情报工作)

资助基金：国家自然科学基金青年项目“共生视角下的院士科学合作网络结构与演化趋势研究:以中美两国科学院院士为例”71603015;国家社会科学基金青年项目“基于多维信息计量分析的学术影响力综合评价研究”15CTQ023;北京市自然科学基金项目“基于技术共生网络结构探测和演化的新兴趋势识别研究”项目9182001的研究成果之一

在线出版日期：2018-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：59-70