期刊影响因子操纵行为的模式识别研究

摘要

模式识别方法可以有效识别和控制期刊操纵行为，为科技期刊管理者提供了科学、实用工具。本文借助模式识别方法对期刊非正常自引行为智能识别，我们用k-近邻分类器对收集的18种期刊1998—2007年的正常和异常期刊找出合适特征值，借助MATLAB工具完成数据处理、训练、测试找到合适的模型矩阵，从而为识别出其他异常期刊提供原始模型。经过实验分析，我们发现识别精度达到理想效果。最后，为了验证本方法的有效性和可靠性，我们在JCR报告中找出几组期刊的数据进一步识别，对验证结果进行解释分析，证明了模式识别方法的有效性，并得出本文结论。