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【6h】

基于PageRank算法的学术图书影响力评价研究

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致谢

摘要

引言

1 绪论

1.1 题目的来源及意义

1.2 研究对象、方法、工具及思路

1.2.1 研究对象

1.2.2 研究方法

1.2.3 研究工具

1.2.4 研究思路

1.3 研究的难点与创新点

1.3.1 研究的难点

1.3.2 研究的创新点

2 国内外相关领域研究进展

2.1 图书影响力评价研究现状

2.1.1 定性分析

2.1.2 定量分析

2.2 PageRank算法研究现状

2.2.1 PageRank算法的应用

3 图书-论文引文数据库建立——基础医学领域

3.1 研究样本的选取及数据处理

3.2 图书-论文引文数据库建立

3.3 本章小结

4 基于PageRank算法的图书影响力评价研究

4.1 图书评价中的PageRank算法应用

4.2 图书评价实证——基础医学领域

4.2.1 构建图书论文引用网络矩阵

4.2.2 计算处理过程

4.2.3 评价结果

4.3 本章小结

5 图书评价结果检验

5.1 验证数据的获取

5.2 验证数据与评价结果的对比分析

5.3 PageRank算法评价图书学术影响力的优势与局限性

5.3.1 PageRank算法评价图书学术影响力的优势

5.3.2 PageRank算法评价图书学术影响力的局限性

5.4 本章小结

6 结论

参考文献

作者简介

附表

学位论文数据集

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摘要

学术图书在科学发展过程中起到了至关重要的作用,对图书学术影响力的科学评价,对于图书出版行业、图书情报机构、科研人员及读者都有着非常重要的意义。传统的同行评议方法存在主观性强、人力物力开销大等缺点,而引文分析方法中影响因子、被引频次、h指数等指标也存在着仅考虑引用数量而不考虑引用质量的局限性。
  PageRank算法借鉴文献计量学中引文分析的基本思想,综合考虑入链网页的数量和质量来计算网页分数,进而进行网页排序。本研究基于PageRank算法,通过图书在整个图书-论文引用网络中的位置来评价图书的学术影响力。利用万方数据知识平台2004-2013年6000余种期刊的引文数据,选取基础医学领域100种被引次数较多的医学书籍,收集其引文信息,结合万方数据的期刊论文数据库,建立图书-论文的引文数据库,计算图书PageRank值。将PageRank算法排序结果与被引频次及中心性指标进行对比研究。利用图书馆藏数及图书借阅情况对评价结果进行验证。
  研究中添加图书参考文献信息,补全了原来只能基于期刊论文引文网络进行图书评价的不足,并且将分析粒度细化至章节。此评价方法同时考虑了引用次数及质量,综合反映图书的权威性。结果显示,PageRank值与被引频次显著相关,PageRank算法有利于选取图书中影响力较大的章节及相关领域的权威专家学者。同时,重要引用以及个别章节高PageRank值对图书排名具有重大影响。PageRank更有利于出版时间较长的图书,通过与图书馆藏数与借阅次数的对比研究,证实了该研究方法的有效性。但该评价方法存在一定滞后性,且未考虑到图书与期刊论文的区别,在计算公式中阻尼系数选取及时间权值设置上,还需进一步研究。

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