基于学术画像的科技期刊主动传播系统设计与实现

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科技期刊作为科研成果的重要载体,是体现科技创新成果、传播科学方法和服务社会发展的重要平台。尽管一些代表性期刊如《遥感学报》《光子学报》在互联网媒体融合时代取得了转型升级的良好效果,但总体上,我国科技期刊发展还是呈现“小、散、弱”的形态。我国科技期刊的传播渠道大多还停留在自建网站或App的阶段,访问量不尽如人意。如何利用计算机前沿技术,整合现有的期刊媒体资源,帮助期刊社寻找受众,从期刊社角度实现论文的主动传播,以实现知识服务创新,解决人民不断增长的知识服务需要,并提高期刊自身影响力,是值得研究的问题。本文设计并实现了基于学术画像的科技期刊主动传播系统,主要研究成果如下:(1)本文提出了一种学者画像方法。利用网络爬虫技术收集期刊学者信息,通过数据清洗、数据标准化等步骤抽取出多层次的学者标签来刻画学者形象,最后利用随机森林算法对学者是否为该期刊受众进行预测,实现系统的智能推送功能。(2)本文提出了一种期刊画像方法。利用网络爬虫技术采集网络上的科技期刊数据资源,通过对期刊进行文本分类和多维度的数据统计来全方位刻画期刊形象,实现系统的期刊领域分析功能。(3)本文基于学者画像和期刊画像,设计并实现了科技期刊主动传播系统。系统采用B/S结构,集期刊画像、论文聚合、资讯聚合、邮件传播、微信传播等多功能为一体。以论文、期刊、学者、机构等多维度内容为数据基础,为科技期刊出版社提供了以信息聚合、学术分析、营销推广为一体的数字化分析应用。该系统已经在《遥感学报》等三十多家期刊社推广应用,取得了良好的期刊传播效果和经济效益。
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