期刊排名

摘要： 2022年3月29日,中国人民大学人文社会科学学术成果评价研究中心和中国人民大学书报资料中心联合发布《复印报刊资料(2021)转载指数排名》。在工商管理学科期刊排名中,《营销科学学报》综合指数排名第一,转载率排名第―。

摘要： 本学科涉及全文被转载的期刊数量为229种,转载全文总量为913篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量(11019篇)的8.3%,其中,转载量排在前30名的期刊共被转载476篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量的4.3%。其中集刊统一用"*"标识。

摘要： 本学科涉及全文被转载的期刊数量为229种,转载全文总量为913篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量(11019篇)的8.3%,其中,转载量排在前30名的期刊共被转载476篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量的4.3%。其中集刊统一用“*”标识.

摘要： 2020年12月29日,中国科学技术信息研究所发布2020年中国科技论文统计结果:《临床肝胆病杂志》核心影响因子为1.766,较2019年度提升10.5%,较16种消化病学类核心期刊核心影响因子平均值(0.880)高出100.7%;核心总被引频次为3720,较2019年度提升16.6%,较16种消化病学类核心期刊核心总被引频次平均值(1241.13)高出199.7%;综合评价总分为81.07,较2019年度提升9.6%,较16种消化病学类核心期刊综合评价总分平均值(42.01)高出93.0%。

摘要： 马克思主义理论学科期刊排名本学科涉及全文被转载的期刊数量为190种,转载全文总量为560篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量(11019篇)的5.1%,其中,转载量排在前20名的期刊共被转载287篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量的2.6%。

摘要： 本学科涉及全文被转载的期刊数量为237种,转载全文总量为955篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量(11313篇)的8.4%,其中,转载量排在前30名的期刊共被转载469篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量的4.1%。其中集刊统一用"*"标识。

摘要： 2020年5月17日,国家哲学社会科学文献中心、中国社会科学院图书馆发布了《国家哲学社会科学文献中心学术期刊数据库用户关注度报告(2019年度)》。由中国兵器工业集团有限公司主管,中国兵器工业集团人才研究中心主办的《现代国企研究》杂志荣获经济学学科最受欢迎期刊(前25位)第20位,在“学习强国”平台最受关注期刊排名中(前10位)位列第7。

摘要： 本学科涉及全文被转载的期刊数量为185种,转载全文总量为1143篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量(11313篇)的10.1%,其中,转载量排在前30名的期刊共被转载652篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量的5.8%。

摘要： 本学科涉及全文被转载的期刊数量为185种,转载全文总量为1143篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量(11313篇)的10.1%,其中,转载量排在前30名的期刊共被转载652篇,约占复印报刊资料学术刊全文转载总量的5.8%。

摘要： 期刊排名(影响因子)广泛应用于研究绩效的评估或科研奖励政策的制定,但Rafols(2012)的研究揭示在创新研究领域,期刊排名对跨学科研究评测是不利的.因此,探索期刊排名在不同学科中对跨学科研究评测的影响具有重要的现实意义.本研究以JCR的232个学科主题类(含SCI和SSCI)为基础,把JCR主题类中各期刊按影响因子排名分成topl0％,top10-25％,top 25％-50％和＜top50％其他四个百分位区段,通过各百分区段中跨学科期刊的比例判断跨学科期刊在JCR主题类的影响力高低.研究结果表明:在包含期刊数50种以上的126个JCR主题类中有44个学科其跨学科期刊在期刊排名中占有优势地位,有16个学科其跨学科期刊在期刊排名处于劣势地位,其他学科中跨学科期刊的分布并未表现明显的优劣势.进一步分析发现跨学科期刊占优势的学科很少涉及生物医学类的学科主题类,而跨学科期刊占劣势的学科却主要是生物医学类的学科主题类.该研究表明不同学科的期刊排名对跨学科研究评价的影响是不同的,本研究试图进一步分析跨学科组成对跨学科研究期刊排名的影响,并建议在利用期刊排名进行绩效或科研奖励时考虑到跨学科期刊在期刊排名的实际情况,从而有利于促进跨学科研究的发展.

摘要： 本发明涉及一种基于跨领域排名推荐模型的排名推荐方法。首先通过自适应的用户聚类，同时计算目标领域和辅助领域之间基于用户以及基于用户聚类的相似度，然后使用跨领域的用户相似度加权用户潜在因子，进行跨领域相似度约束，迁移不同领域用户之间的特征信息，最后建立一个联合列表预测和评分预测的跨领域排名推荐模型。本发明有效提升了排名推荐的准确度，能更有效地解决协同过滤推荐中目标评分数据的稀疏性问题。

摘要： 一种排名系统使用从Web服务器可访问的数字介质可执行的机器可读代码的一个或者多个实例对网站的访问者进行排名。该代码跟踪访问者在浏览网站之时的行为，并且在数字介质上驻留的访问者排名模块接受机器可读代码的一个或者多个实例归档的信息并且向一个或者多个访问者指派排名值。排名模块基于用于解释访问者行为并且用于基于该解释将值实时应用于访问者的逻辑和规则对在网站处的访问者进行排名，并且应用的值处于或者高于预编程水平触发请求这样排名的访问者参加包括现场辅助的交互。

摘要： 本发明公开了一种排名趋势和排名稳定性的影响因素的快速查找方法，包括以下步骤：步骤1：获取并筛选排名数据得到时序排名集合；步骤2：对经过步骤1处理的时序排名集合根据排名趋势进行聚类；步骤3：把步骤2的聚类信息进行存储，索引结构为聚类ID，所述聚类ID包含排名对象信息，排名标准信息，排名时间信息以及排名对象的排名信息；步骤4：将步骤3的聚类分别进行可视化得到对应的第一可视化图像，第一可视化图像展示排名趋势和该聚类中所有排名对象的总排名稳定性；步骤5：根据需求在步骤4的第一可视化图像中选择所需排名趋势和稳定性的图像；本发明可以从复杂的排名数据中快速得到所需排名趋势和稳定性高的排名对象。

摘要： 本发明提供了一种应用程序的排名欺诈检测方法和排名欺诈检测系统。所述方法包括：活跃期检测步骤，基于历史排名信息检测所述应用程序的活跃期；排名欺诈检测步骤，基于至少一个与用户评论相关的证据对所述活跃期进行检测，得到排名欺诈检测结果。本发明的方法及系统能够自动地识别出与应用程序有关的排名欺诈行为，从而使应用程序用户获得真实的应用程序排名信息。

摘要： 本发明提供了一种应用程序的排名欺诈检测方法和排名欺诈检测系统。所述方法包括：活跃期检测步骤，基于历史排名信息检测所述应用程序的活跃期；排名欺诈检测步骤，基于至少一个与活跃用户信誉度相关的证据对所述活跃期进行检测，得到排名欺诈检测结果。本发明的方法及系统能够自动地识别出与应用程序有关的排名欺诈行为，从而使应用程序用户获得真实的应用程序排名信息。

摘要： 本发明提供了一种应用程序的排名欺诈检测方法和排名欺诈检测系统。所述方法包括：活跃期检测步骤，基于历史排名信息检测所述应用程序的活跃期；排名欺诈检测步骤，基于至少一个与排名相关的证据对所述活跃期进行检测，得到排名欺诈检测结果。本发明的方法及系统能够自动地识别出与应用程序有关的排名欺诈行为，从而使应用程序用户获得真实的应用程序排名信息。

摘要： 本发明提供一种提升在互联网买卖交易时使用企业排名、商品排名和分阶段支付的方法，涉及网络营销领域。该提升在互联网买卖交易时使用企业排名、商品排名和分阶段支付的方法，包括以下步骤：S1.网站运用站内用户上传的、提供的基础资料得出用户的得分，将得分以排名、星级的方式显示，其中基础资料包括但不限于：个人信息、企业信息、商品信息。通过通过严格的评分标准以及为买卖双方提供优化的分阶段付款的支付方式，使得该方法在对企业以及商品进行排名时更加的精准有序，便于买方对产品的快速了解以及锁定购买物品，同时分阶段付款的方法使得买卖双方更加的方便，此方法值得推广。

摘要： 在保持隐匿性的情况下高效地求出聚合排名。逆置换部(12)对表的交叉列表应用置换的逆置换，生成表示逆置换完毕的交叉列表的向量的份额，其中所述置换是将根据关键字属性将表进行了分组时的各组的最后的元素从开头按顺序排列那样移动的置换。部分总和部(13)由逆置换完毕的交叉列表计算前缀和。排名计算部(14)由前缀和的结果生成表示组内的升序排名的向量的份额。

摘要： 本发明公开了一种分析排名趋势和排名稳定性的影响因素的方法，包括以下步骤：步骤1：获取并筛选排名数据得到时序排名集合；步骤2：对经过步骤1处理的时序排名集合根据排名趋势进行聚类；步骤3：把步骤2的聚类信息进行存储，索引结构为聚类ID；步骤4：将步骤3的聚类分别进行可视化得到第一可视化图像展示排名趋势和该聚类中所有排名对象的总排名稳定性；同时每一个第一可视化图像可展开得到第二可视化图像，步骤5：根据需求在步骤4的第一可视化图像中选择所需排名趋势和稳定性的图像，得到对应排名趋势的聚类；本发明可以从复杂的排名数据中快速得到所需排名趋势和稳定性高的排名对象以及影响排名的因素。

摘要： 本发明涉及一种基于跨领域排名推荐模型的排名推荐方法。首先通过自适应的用户聚类，同时计算目标领域和辅助领域之间基于用户以及基于用户聚类的相似度，然后使用跨领域的用户相似度加权用户潜在因子，进行跨领域相似度约束，迁移不同领域用户之间的特征信息，最后建立一个联合列表预测和评分预测的跨领域排名推荐模型。本发明有效提升了排名推荐的准确度，能更有效地解决协同过滤推荐中目标评分数据的稀疏性问题。