一种基于时间序列的科技文献被引用数目预测方法

摘要

本发明的一种基于时间序列的科技文献被引用数目预测方法，先统计科技文献的被引用数目，然后计算每个月份里文献的平均被引用数目；结合每个月的平均被引用数目对该月份的被引用数目做归一化处理，得到被引用时间序列；根据时间序列进行聚类分析，通过划分训练集和验证集、构建回归模型、进行误差分析，得到被引用数目预测性能最优模型；最后根据待测文献与各类文献时间序列的相似度分析，得到相似度最高的类，用预测最优模型得到待测文献未来一个月的被引用数目。本发明不但能够自动分析每个文献出版后的被引用情况，获得每个月份的平均被引用数目，还通过聚类挖掘出文献的不同引用模式，进而根据待测文献的已有时间序列预测出未来的被引用数目。