基于序列化数据的学者影响力评估

发布时间：2020-09-08 20:15

　　 学者的学术影响力一直是学者所关心和研究的热点,多数的影响力评价方式使用单值影响因子来评估学者的影响力,但是单值影响因子无法评价学者在某一年或某段时期的学术表现。因此研究如何精确合理的构建序列化影响因子评估学者的学术影响力对学术活动研究具有较强的应用价值。本文选取计算机科学领域学者的文章引文数据构建了序列化数据并基于此对学者学术影响力的评估进行探究,并围绕学者影响力评估对影响力与学者领域多样性的关系进行分析。在数据源方面,本文构建了包含100位计算机科学领域学者35216篇文章和3155721篇引用数据的序列化数据集ScholarSeq,以改善因数据原因对影响因子及序列化影响因子发展的限制问题。在影响力评价方面,提出新的影响因子:S-index。S-index是基于学者的全部文章引文数据,通过逐级计算h-index并将结果加权求和得到的单值因子,改善了现存影响力算法信息缺失和低区分度的缺陷。此外,本文在S-index的基础上提出序列化影响因子,S-index Sequence。该序列化因子由多个分量组成,可描述学者的学术影响力随时间的变化情况。在学者领域多样性计算方面,本文提出基于文本的学者领域多样性计算模型,该模型可有效评价学者的领域多样性。基于此本文定义了学者的序列化领域多样性计算方法,以反映学者的领域多样性随时间的变化。最后本文对学者领域多样性和学术影响力的变动关系进行探索,并得出结论:计算机领域高水平学者领域多样性的增加对其学术表现有正向的推动作用。该结论揭示了学者的学术影响力和学者领域多样性的变动关系,并为综合评估学者影响力提供了参考。
【学位单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：G316;TP311.12
【部分图文】：

图 2.1 文章Article - citati图2.1所示。将引文曲线。x 数值，面积此区域是指对理工大学硕士个概念和思主题距离的区域划分指研究者的学ex 又称为 hh 代表高。h-index 能-引用曲线及ions curve an将学者所有图中正方形积大小为 h对学者 h-ind士学位论文想以及计算计算方法。学术成果被因子、h引用文章数能较准确的及其区域划分nd its regional有已发表文章形区域是整h^2。基于该dex 的数值算方式，然后这些概念和被他人引用指数或 h-fa数，学者的的反映学者的l division章按引用次整个引文曲线该曲线，学者值有贡献的文后阐述了多和理论在本的程度[54]。factor，是由h-index 是的学术影响次数从大到小线下的最大者的文章引文章的引用多种多样本文研究评价学由 Hirsch是指其至响力，其小排序，大正方形

图 2.3 双侧 h-index 分量相关性矩阵Fig. 2.3Two-side h-index component correlation matrix化影响因子响因子难以表示学者的在不同时期的学术表现，因此学者们便提论。和单值因子不同，序列化影响因子是由一系列的影响因子数在其整个学术生涯不同时期的学术表现。在当前序列化影响因子quence，其定义如下：者在其学术生涯共发表文章总数为 n，学者发表第一篇文章的年。则学者每年的 L-factor（ ）为基于学者所有文章在 t 年收到的计算公式得到的数值 h。因此学者的 L-sequence 由每年的 , -factor 组成。评价学者的总体学术生涯。其分量相加，可用于评价学者的整体学术生涯的学术影响力。计示：

图 3.1 数据收集过程：选择作者；在 DBLP 获取学者文章列表；从 Microsoft Academic 获取文章引用；通过电子杂志期刊补充缺失的年份信息Fig. 3.1 Data collection process: scholars selection; Get paper list in DBLP; Get citations fromMicrosoft Academic; Completion missing year information by electronic journal1.2 数据集描述（1）数据多样性

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本文编号：2814593