【摘 要】
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当前,一些学术期刊在利益的驱使下,通过大量自引和结成"互引同盟"的方式快速提高被引频次和影响因子等指标,影响了引文分析的公平性。基于此,本文首先利用数据挖掘中的CART分
【机 构】
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南京大学信息管理学院,中国科学技术信息研究所
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当前,一些学术期刊在利益的驱使下,通过大量自引和结成"互引同盟"的方式快速提高被引频次和影响因子等指标,影响了引文分析的公平性。基于此,本文首先利用数据挖掘中的CART分类算法构建期刊操纵引用行为的识别模型,设计了识别操纵引用行为的4个评价指标:自引率、被引年代分布、被引密度比和引用密度比。并采用国内某引文数据库中的50本综合性社会科学期刊作为实验样本,采集该期刊群2009年的引文数据作为训练数据集,2008年的引文数据作为验证数据集。最后,运用2010年的引文数据对期刊操控行为识别模型的有效性进行验证,实验结果证明,本文构建的分类模型可以有效地对期刊引用操纵行为进行识别。
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