科技期刊互引关系研究-Kohonen神经网络和系统聚类法应用比较

摘要

用Kohonen神经网络法和系统聚类法研究期刊间的引用关系,借以探索学科间的内容联系,比较两种方法的应用效果.本研究从期刊引文报告(JCR)2002年光盘版中选取生物医学范畴的心血管、细胞生物、遗传、内科、外科和综合医学类期刊59种.构建59种期刊间的互引矩阵,用Kohonen神经网络法和系统聚类分析法分别进行处理.选用软件是STATISTICA Neural Networks(Version 4.0)和SPSS 11.5.得到两法的聚类结果图,期刊的聚类现象呈现出学科间的联系.两种方法均适用于利用期刊互引矩阵行期刊聚类,从而显示出学科间的交叉渗透关系.相对来说,Kohonen神经网络法的聚类结果更为客观精确.