基于引文网络的论文评价机制研究

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对科研进行准确、合理的评价是客观评估科研人员学术贡献的前提,也是促进学术界良性循环与发展的重要保障。通过对科研论文的有效评价一方面可以调动科研人员的科研积极性,另一方面,可以为科研人员提供一定的帮助并为未来的研究趋势提供进一步的指导。因此,设计合理的论文评价方法具有重要意义。其中,通过学术论文的被引用次数判断文章学术贡献是当前最为普遍的学术论文评估方式,不过,学术论文被引用次数这一指标体系忽视了被引用学术论文间的差异,因而会错失与学术论文重要性相关的部分信息。为此,本文在论文引文网络的基础上结合网页链接算法对学术论文评价机制进行了探索与研究。(1)首先对HITS算法进行了改进,在HITS算法的基础上加入了权重系数,提出加权HITS算法。接着,在引文分析的基础上提出了论文间的加权相似度的概念,结合HITS算法提出了R-HITS算法。最后将加权HITS算法与R-HITS算法的论文Authority值、HITS算法的论文Authority值与论文被引次数进行对比,讨论了三种评价方法用于论文评价的区别与优缺点。所得结果表明,加权HITS算法与R-HITS算法可大大降低HITS算法的TKC(Tightly-Knit Community Effect)效应,加权HITS算法与R-HITS算法相比于HITS算法可以更加准确的评估学术论文质量;加权HITS算法与R-HITS算法因不仅考虑了论文被引次数,还考虑了被引论文质量,相比于论文被引次数指标可以更加全面的评价一篇论文的学术影响力。(2)考虑了论文的直接引用与间接引用,提出了声望系数,声望系数反映了被引用论文相对于引用论文的质量,解决了论文被引次数没有考虑论文质量的问题。同时,在Page Rank算法的基础上进行了改进,提出W-Page Rank算法。实验结果表明,论文被引次数与论文WPR值有着高度的相关性,论文WPR值不仅与被引论文数量有关,还和被引论文质量有关。论文被高质量论文引用的次数越多,则论文WPR值越高。
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