多態(tài)有獎(jiǎng)馬爾可夫?qū)W術(shù)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型研究

1、理論與探索DOI: 10. 16353 / j. 1000 7490. 2016. 05. 009欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟，鑫，(財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與，蚌埠233030)學(xué)術(shù)期刊動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型研究*多態(tài)有獎(jiǎng)?wù)?要: 目的/ 意義 學(xué)術(shù)期刊的評(píng)價(jià)能保證學(xué)術(shù)期刊的質(zhì)量，促進(jìn)學(xué)術(shù)期刊穩(wěn)定健康的發(fā)展。學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)中動(dòng)態(tài)的模型不多，提出了一種新的學(xué)術(shù)期刊動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型。方法/ 過(guò)程 確定評(píng)價(jià)期刊及其相類似的期刊集，按年份分別求出期刊集所有期刊的學(xué)術(shù)跡，在此基礎(chǔ)上對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的學(xué)術(shù)跡劃分狀態(tài)，確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，運(yùn)用多態(tài)有獎(jiǎng)構(gòu)建動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型。結(jié)果/

2、 結(jié)論 以某期刊進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明此模型能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)術(shù)期刊的發(fā)展情況，模型符合學(xué)術(shù)期刊的發(fā)展事實(shí)，可以在期刊評(píng)價(jià)般學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)模型計(jì)算復(fù)雜。進(jìn)行運(yùn)用。局限 學(xué)術(shù)期刊動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型比一:期刊評(píng)價(jià);鏈; h 指數(shù); 學(xué)術(shù)跡Abstract: Purpose / significance Evaluation of academic journal can ensure the quality of academic journal，and promote thestable and healthy development of academic journal. For the dyna

3、mic prediction mof academic journal evaluation is not toomuch，this paper proposes a new mfor dynamic evaluation of academic journal. Method / process The paper determines theevaluation journal and similar periodical collection，and obtains the academic track of all journals in journal set according t

4、o theyears. On the basis of this，the paper divides the status of standardized academic track，determines state transition probability，andby using polymorphic Markov chain. esult / The paper takes one journal for theconstructs dynamic evaluation mempirical analysis，and the result shows that the mcan p

5、redict the development of academic journal according to the historicaldata. The mconforms to the development of academic journal，which can be widely used in journal evaluation. LimitationsThe dynamic evaluation mof academic journal is more complex than teral evaluation mof academic journal.Keywords:

6、 journal evaluation; Markov chain; h index; academic track隨著科技教育事業(yè)的發(fā)展，各界學(xué)者的日益期刊評(píng)價(jià)、綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、綜合評(píng)價(jià)方法三類學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)方法1。期刊評(píng)價(jià)方法如圖 1 所示。增多，學(xué)術(shù)期刊的評(píng)價(jià)受到了各界的重視。因?yàn)閷W(xué)術(shù)期刊的評(píng)價(jià)通過(guò)定量的方法反映出學(xué)術(shù)期刊的影響力和學(xué)術(shù)水平，從一個(gè)側(cè)面反映出其學(xué)術(shù)期刊中的質(zhì)量的高低，為讀者對(duì)學(xué)術(shù)期刊的選擇和使用提供了重要的參 考。學(xué)術(shù)期刊的評(píng)價(jià)也能保證學(xué)術(shù)期刊的質(zhì)量，促進(jìn)學(xué)術(shù) 期刊的穩(wěn)定健康發(fā)展。目前期刊評(píng)價(jià)主要分為定性評(píng)價(jià)和定量評(píng)價(jià)。在定性評(píng)價(jià)中，最為常用的是打分(打分法、共同討論法等

7、評(píng)審方法) 。評(píng)議法、集體討論單獨(dú)打分法、在定性評(píng)價(jià)中，評(píng)價(jià)方法又分為單指標(biāo)的評(píng)價(jià)方法和多指 標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法，在單指標(biāo)的評(píng)價(jià)方法中，最為流行的為 影響因子 ( IF) 、h 指數(shù)、特征因子三類評(píng)價(jià)方法: 多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法是通過(guò)構(gòu)建全面反映期刊質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)對(duì)期刊進(jìn)行評(píng)價(jià)，目前多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法主要有圖 1 期刊評(píng)價(jià)方法分類* 本文為省高校自然科學(xué)研究基金項(xiàng)目 “2016 年度省我國(guó)期刊評(píng)價(jià)方法的研究主要是國(guó)外學(xué)者發(fā)明的方高校 自 然 科 學(xué) 研 究項(xiàng) 目” 的 研 究 成 果， 項(xiàng) 目 編 號(hào):KJ2016SD01。法，在研究吸收后，根據(jù)我國(guó)國(guó)情加以改進(jìn)和吸收。期刊·第 39

8、 卷 2016 年第 5 期· 46 ( ITA)情報(bào)理論與實(shí)踐欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟評(píng)價(jià)研究中主要是基于靜態(tài)的評(píng)價(jià)方法，對(duì)學(xué)術(shù)期刊未來(lái)易獲得較高的引文數(shù)，對(duì)于相似的研究成果，越先公開發(fā)表的，獲取的引文數(shù)越多。所以對(duì)于研究持續(xù)時(shí)間短的學(xué)術(shù)水平的法進(jìn)行整理分析，方法較少。本文對(duì)目前學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)方目前學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)方法缺乏動(dòng)態(tài)的的領(lǐng)域的，的滯后性顯得比較重要。模型，提出一種動(dòng)態(tài)學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)模型。1. 2 基于 h 指數(shù)的期刊評(píng)價(jià)h 指數(shù)最先由美國(guó)學(xué)者 Hirsch17 在 2005 年提出目前學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)方法1來(lái)，主要是

9、用來(lái)評(píng)價(jià)一個(gè)學(xué)者的終身成就的方法，Braun等18于 2006 年將 h 指數(shù)的相關(guān)理論用在評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)期刊的評(píng)價(jià)主要分為定性評(píng)價(jià)與定量評(píng)價(jià)。國(guó)內(nèi)等2 構(gòu)建等3 構(gòu)學(xué)者在定性評(píng)價(jià)中取得了許多研究成果。了基于層次分析法 ( AHP) 的評(píng)價(jià)模型。上，也就是該期刊中有 h 篇至少被h 次。我國(guó)學(xué)者萬(wàn)錦堃19于 2006 年就以 中華醫(yī)學(xué)雜志為例對(duì) h 指建了基于 AHP 的期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)的模糊綜合評(píng)價(jià)體系。葉繼元4 5討論了定性和定量評(píng)價(jià)的關(guān)系，認(rèn)為影響因子20 也提出的數(shù)在學(xué)術(shù)期刊的評(píng)價(jià)上進(jìn)行了介紹。21和引文相結(jié)合，提出了基于 hh'指數(shù)。也將等6 介和引文法同時(shí)具有定量評(píng)價(jià)與定性

10、評(píng)價(jià)。 22指數(shù)的學(xué)術(shù)跡的概念來(lái)評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊。對(duì)基于要素。7 介紹了學(xué)術(shù)期紹了期刊評(píng)價(jià)的和量的 hd 指數(shù)和基于引文量的 hc 指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證對(duì)比分析。h 指數(shù)的提出是對(duì)于以前傳統(tǒng)的使用影響因子來(lái)評(píng)價(jià)刊定性評(píng)價(jià)過(guò)程，對(duì)定性期刊評(píng)價(jià)效果對(duì)比分析。相對(duì)于定性的學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)分析，定量評(píng)價(jià)方法的研究成果。定量的期刊評(píng)價(jià)方法又分為單指標(biāo)評(píng)價(jià)方法個(gè)人或者學(xué)術(shù)期刊的改進(jìn)。h 指數(shù)是和個(gè)人或?qū)W術(shù)期和多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法。本文主要是從單指標(biāo)評(píng)價(jià)方法來(lái)構(gòu)建動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型，多指標(biāo)的評(píng)價(jià)方法就不做詳細(xì)介紹。 如今單指標(biāo)的學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)的研究主要集中在影響因子 ( IF) 、h 指數(shù)、特征因子方面，上述 3 種指標(biāo)都存在各自

11、不同的優(yōu)缺點(diǎn)，因此下文就對(duì)這三類評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析?？牧亢土肯嚓P(guān)，而量是個(gè)人或者學(xué)術(shù)期刊的數(shù)量的體現(xiàn)，量是其的質(zhì)量的體現(xiàn)。h 指數(shù)就是指被引次數(shù)大于或等于 h 次的文章的數(shù)量，也就是個(gè)人或者學(xué)術(shù)期刊了 h 篇至少被了 h次的文章。如 情報(bào)理論與實(shí)踐雜志在 2010 年的所有文章中有 23 篇文章被 的次數(shù)等于或者大于 23，我們就可以確定 情報(bào)理論與實(shí)踐雜志在 2010 年的 h 指數(shù)為 23。當(dāng) h 指數(shù)的概念推廣應(yīng)用到評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊或者其他學(xué)基于影響因子的期刊評(píng)價(jià)影響因子最先由美國(guó)科學(xué)信息Dr. E. Garfield8提出的，其結(jié)論是具有1. 1( ISI)創(chuàng)始人意義的研究成9 早

12、在果只出現(xiàn)在少量的里。我國(guó)學(xué)者1982 年就對(duì)影響因子進(jìn)行了介紹。. ousseau 和金碧輝10對(duì)國(guó)外的影響因子進(jìn)行了介紹，概述了影響因子不術(shù)機(jī)構(gòu)時(shí)，h 指數(shù)就不全部的來(lái)評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊或者其他學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的 “終身貢獻(xiàn)”，而是某一確定時(shí)期11分析了影響因子在不同學(xué)科期12對(duì)提高科技期刊影響因子的途徑進(jìn)同的計(jì)算方法。刊的應(yīng)用。行了探討。( 比如最簡(jiǎn)單的是一年) 的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)。但 h 指數(shù)也有不足:用h 指數(shù)考慮到期刊所載的分布情況，但對(duì)13和合14分析了自引對(duì)影響因子和低不敏感。學(xué)術(shù)期刊所載數(shù)量的15分析了 10 種國(guó)際權(quán)威科技期刊影響因16也提出了歷史影響因子，這種方的影響。多少會(huì)影響到 h 指數(shù)，

13、同等情況下，高載文期刊的會(huì)比低載文的期刊的 h 指數(shù)高。時(shí)間會(huì)影響 h 指數(shù)。因?yàn)榈囊臄?shù)是隨著時(shí)間不斷升高的，h 指數(shù)就只會(huì)是只增不減。子特征。法就是把期刊總的被引次數(shù)除以期刊創(chuàng)建的時(shí)長(zhǎng)。目前最流行的是兩年影響因子，其計(jì)算方法是某期刊前兩年的在統(tǒng)計(jì)當(dāng)年的被總次數(shù)除以該期刊在前兩年內(nèi)基于特征因子的期刊評(píng)價(jià)特征因子是2009 年由1. 3的總數(shù)。路透 ( Thomson euters)由此可見，影響因子方法是反映一定時(shí)間 ( 一般兩23在 期刊科技報(bào)告最先提出的。與影響因年)的平均引文數(shù)量，量、時(shí)間、引文量是子不同的是，特征因子的假設(shè)是: 期刊越多地被高影響力影響因子的 3 個(gè)因素。影響因子不足

14、有: 過(guò)于簡(jiǎn)單，很難從整體上來(lái)體現(xiàn)期刊的綜合情況。對(duì)于綜合類期刊偏 愛。自引等對(duì)影響因子影響較大。期刊 滯后對(duì)影響因子也有一定的影響，一般影響的期刊所則其影響力也越高。特征因子算法受到了搜索引擎的網(wǎng)絡(luò)排名 ( Pageank) 的影響，就是基于網(wǎng)絡(luò)理論，特征因子借助引文來(lái)對(duì)進(jìn)行評(píng)24 和25 在 2009 年分別對(duì)特征因子的時(shí)間為 2 年，這就導(dǎo)致的滯后越短，越容價(jià)。我國(guó)學(xué)者·第 39 卷 2016 年第 5 期· 47 理論與探索欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟因子進(jìn)行了介紹。26 等對(duì)影響因子、h 指數(shù)和特征集

15、，每一篇的引文數(shù)都可以和參考集中所有的進(jìn)27對(duì) OA 期刊與非 OA行比較，確定這篇在參考集中的位置，處于多少百分因子的相關(guān)性進(jìn)行了分析。期刊進(jìn)行對(duì)比分析，并對(duì) OA 期刊的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行曲線擬比 ( 如前 10% ，前 30% ，前 50% 等) ，因此可以分排序的分值 P。c百28對(duì) SCI 數(shù)據(jù)庫(kù)高特征因子期刊進(jìn)行了合分析。等29 對(duì)特征因分析，將其應(yīng)用到的選取上。= p( j) ·xj( 1)P子算法應(yīng)用到作者影響力的研究。特征因子的期刊評(píng)價(jià)方法也有以下的不足: 在其他情況相似下，期刊的載文量越大，特征因子一般也就越j(luò) 1式中， c 為分的全部類的數(shù)目 ( 如分為 10% ，3

16、0% ，50% ，100% 時(shí)，c 為 4) ;p ( j)是類別 j 中的引文的相對(duì)的頻率; xj 是類別 j 中的排序的分值。按照集成影響因子的定義，我們可以表示為:c大。因?yàn)檩d文量越大的期刊中的的閱讀幾率越高。特征因子排除了期刊的自引。雖然排除自引有助于抑制自引行為，但是自引也是的一種正常行為，有助于讀者I3 =f( X ) ·X jj( 2)發(fā)現(xiàn)作者的研究流程。有些小眾的研究領(lǐng)域，出現(xiàn)一定的自引也是正常的。特征因子難以反映出學(xué)術(shù)水平較低的j 1f ( Xj )式中，Xj 表示百分比;表示排序順序。公式( 2)的意義就是把所有的文獻(xiàn)分為 c 份，每一份都的分值都用學(xué)術(shù)期刊的差別

17、。特征因子借助了引文對(duì)進(jìn)行函數(shù) f( Xj ) 表示，再用公式( 2)對(duì)數(shù)據(jù)求和，最終就得評(píng)價(jià)，就如同 Pageank 一樣，特征因子也可以人為結(jié)果的排名。學(xué)術(shù)期刊的評(píng)價(jià)方法目前有許多研究，各種研究方法都有各自不同的優(yōu)缺點(diǎn)，學(xué)者們?cè)趯W(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)的領(lǐng)域研究成果很多，建立了很多學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)體系，到集成影響2. 2 學(xué)術(shù)跡學(xué)術(shù)跡是學(xué)術(shù)矩陣術(shù)矩陣是引文曲線按測(cè)度學(xué)術(shù)期刊所有的I3。( Academic Matrices) 的跡，而學(xué)的被引量排布的三階矩陣。但這些研究方法都不能對(duì)學(xué)術(shù)期刊未來(lái)測(cè)，都是靜態(tài)的評(píng)價(jià)方法，缺乏對(duì)學(xué)術(shù)的方法。水平進(jìn)行預(yù)質(zhì)量量和引文量的總影響。引文是以h 指數(shù)和零量為節(jié)點(diǎn)，設(shè)定 P

18、 = Pc + Pe + Pz 為學(xué)術(shù)期刊的總量，C = Cc + Ct + Ce 為學(xué)術(shù)期刊被的總2多態(tài)有獎(jiǎng)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建量。其中 Pc 代表著 h 核的數(shù)，也就是等于 h; Pe 代表著 h 尾的數(shù)，也就是除了總的有文章的減去 h目前很少有對(duì)學(xué)術(shù)期刊動(dòng)態(tài)的模型，本文運(yùn)的數(shù); Pz 代表著零被引的數(shù)。Cc 代表著 h 核的用學(xué)術(shù)跡和多態(tài)有獎(jiǎng)構(gòu)建了有獎(jiǎng)的學(xué)術(shù)數(shù)的平方，也就是 h2 ，為 h 域的引文數(shù); C 代表著 ht期刊穩(wěn)定性的動(dòng)態(tài)評(píng)估模型和定量計(jì)算方法。首先根據(jù) h指數(shù)和學(xué)術(shù)跡的相關(guān)理論計(jì)算出所求期刊和所求期刊同一水平的幾年的學(xué)術(shù)跡，再求出期刊的平均學(xué)術(shù)跡，來(lái)消除尾的引文數(shù)，也就是處

19、于 h 尾的的引文數(shù)的總和，為t 域的引文數(shù); Ce 代表著超出 h 核的引文數(shù)，也就是 h 核中引文總量減去 h2 ，為 e 域的引文數(shù)。結(jié)構(gòu)如圖 2 所示。不同期刊因?yàn)榱康牟煌绊懙膶W(xué)術(shù)跡。對(duì)這些期刊根據(jù)平均學(xué)術(shù)跡來(lái)進(jìn)行化，用這些化的值來(lái)確定學(xué)術(shù)期刊的質(zhì)量，進(jìn)而將期刊的質(zhì)量定義不同的層次，每個(gè)層次代表著期刊的不同的狀態(tài)運(yùn)用有獎(jiǎng)多態(tài)理 論構(gòu)建學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)的穩(wěn)定性模型。采用 Howard 微分方定量計(jì)算不同層次學(xué)術(shù)期刊的質(zhì)量的穩(wěn)定性。為評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊的穩(wěn)定性提供了一種模型，也可以運(yùn)用到評(píng)價(jià)其他學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的學(xué)術(shù)穩(wěn)定性。用次數(shù)和高影響力的，而次數(shù)的沒有考慮，這對(duì)于h 指數(shù)只是考慮了對(duì)于低次數(shù)甚至零評(píng)

20、價(jià)學(xué)術(shù)期刊的學(xué)術(shù)質(zhì)量有很大的缺陷。在國(guó)內(nèi)外不斷改進(jìn)學(xué)術(shù)期刊的評(píng)價(jià)指標(biāo)的過(guò)程中，出現(xiàn)了集成影響因子 I3圖 2 按引文高低排序形成的引文的分布結(jié)構(gòu)和的測(cè)度方法?？紤]到 h 核h 尾的分布，就能發(fā)展出更自然的指標(biāo)，學(xué)術(shù)跡就在這種情況下被學(xué)者提出。2. 1 集成影響因子 I3把 I3 的相關(guān)理論帶入，我們可以得出在 I3 情況下的指標(biāo) I3X，引文指標(biāo) I3Y。以特定時(shí)間在某些特定學(xué)術(shù)期刊上的為參考·第 39 卷 2016 年第 5 期· 48 ( ITA)情報(bào)理論與實(shí)踐欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟 PcI3X =

21、x P + x P + x P =·P +Tij =( 12)Qc ct tz zcijP + P + Pnctzij Pt Pz式中，Qij 表示在 i 年 j 學(xué)術(shù)期刊的平均學(xué)術(shù)跡，Tij 表示在 i( 3)·P +·PtzP + P + PP + P + P年 j 學(xué)術(shù)期刊的總的學(xué)術(shù)跡，nij 在 i 年 j 學(xué)術(shù)期刊文的總的數(shù)量。的論ctzctz CcI3Y = y C + y C + y C + =·C +c ct te ecC + C + C由于學(xué)術(shù)跡指數(shù)和普通的 h 指數(shù)一樣，隨著時(shí)間的推移而不斷變化。為了減少時(shí)間對(duì)學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)的影響，針

22、對(duì)多份歷史上學(xué)術(shù)水平相似的學(xué)術(shù)期刊在同一年內(nèi)的平均cte Ct·C Ce+·C( 4)teC + C + CC + C + Cctecte= h，C = h2 。其中 Pcc學(xué)術(shù)跡 Q 進(jìn)行化 ( 假設(shè)挑選了 k 份學(xué)術(shù)期刊) :ij權(quán)重的選擇如下所示:xe + xt + xz = 1yc + yt + ye = 1可以得到:( Qmin( Q )·100=ijik( 13)Smax( Q ) min( Q )ijikik( 5)式中，min( Qik ) 和 max( Qik ) 分別表示 k 種學(xué)術(shù)期刊在第i 年的平均學(xué)術(shù)跡的最小值和最大值。綜上所述，可以得到

23、在特定時(shí)間特定的一些學(xué)術(shù)期刊 的學(xué)術(shù)的學(xué)術(shù)質(zhì)量的評(píng)分，最低為 0，最高為100。這樣能更好地反映出一個(gè)學(xué)術(shù)期刊在其特定相近的 期刊中特定年份的學(xué)術(shù)水平的變化。2. 4 多態(tài)有獎(jiǎng) PcPc =( 6)xcP + P + PPctz由公式 ( 5)與公式 ( 6) 可以得出 xt，xz ，yc ，yt，ye分別為 xt = Pt / P，xz = Pz / P，yc = Cc / C，yt = Ct / C，ye =Ce / C。的向量 X 和 Y:用量和引文量分別兩個(gè)過(guò)程是由著名數(shù)學(xué)家·隨機(jī)過(guò)程。這個(gè)()2 P22PP( A. A. Markov)首先提出的一類離散c ， t ， zX

24、 = ( X ，X ，X ) =( 7)123P PP過(guò)程是基于現(xiàn)在的狀態(tài)來(lái)下一時(shí)刻的狀態(tài)，而過(guò)去的C2 C2 C2 c te狀態(tài) ( 即除當(dāng)前狀態(tài)外的其他所有歷史狀態(tài)) 與將來(lái)的狀態(tài) ( 當(dāng)前狀態(tài)以后的所有的未來(lái)狀態(tài)) 無(wú)關(guān)。Y = ( Y1 ，Y2 ，Y3 ) =，( 8)C C C引文可用自相關(guān)測(cè)度，可以引入一個(gè)新的由于向量 Z:離散時(shí)間有獎(jiǎng)設(shè)隨機(jī)過(guò)程 X( t) ，t2. 4. 10 ，狀態(tài)空間 I = in ，n 0 ，若對(duì)任意 0 t1 t2 t3 tn +1 及 i1 ，i2 ，in I 有:Z = ( Z1 ，Z2 ，Z3 ) = ( Y1X1 ，Y2X2 ，Y3X3 )根據(jù)學(xué)

25、術(shù)向量 X、Y、Z，可以構(gòu)造學(xué)術(shù)矩陣:( 9)p X( tn + 1 )= in + 1 | X( t1 ) = i1 ，X( t2 ) = i2 ，X( tn )= in ( 14)鏈，簡(jiǎn)é X1X2X3 ùé Xù= p X( t) = i| X( t ) = i V = ê Yú = ê Yún + 1n + 1nnYY( 10)ê úê123 ú則稱隨機(jī)過(guò)程 X( t) ，t0 為離散稱馬氏鏈。ë Zûë ZZ ûZ30123為

26、了用一個(gè)值測(cè)量學(xué)術(shù)成就，我們選擇學(xué)術(shù)矩陣 V 的跡 T，也就是學(xué)術(shù)跡:當(dāng)隨機(jī)過(guò)程在第 n 時(shí)刻從狀態(tài) in 到 in +1 的轉(zhuǎn)移概率稱轉(zhuǎn)移概率，設(shè)為 pin，in +1 ( n) ，為:T = tr( V)( 11)= X1 + Y2 + Z3pinin + 1 ( n) = p X( tn + k ) = j | X( tn ) = i( 15)式中 X = P / P = h / P，表示了 h 核的22量;Y = C / C，2設(shè)隨機(jī)過(guò)程 X( t) ，t0 的狀態(tài)空間為 S，對(duì)于隨( k)1e2tZ = C2 / CP2z表示了 h 尾的引文量;/ P，則表示了機(jī)過(guò)程在任意 n 經(jīng)過(guò)

27、 k 段時(shí)間的狀態(tài)從 i 轉(zhuǎn)移到 j，用 p3eij化的引文量和零引文量的差。由此可見，學(xué)術(shù)跡 T( n)表示轉(zhuǎn)移概率:( k)了p ( n) = p X( t) = i| X( t ) = i ( 16)h 核、h 尾、文影響和零引文文章的綜合測(cè)度。學(xué)術(shù)ijn + 1n + 1nn式中，i，jS，n0，k1。因此，離散時(shí)間跡越大，就表明了累計(jì)的學(xué)術(shù)成就越大。的分布是根據(jù)隨機(jī)過(guò)程的初2. 3學(xué)術(shù)跡的化求值始狀態(tài)和其轉(zhuǎn)移概率決定的。離散時(shí)間有獎(jiǎng)鏈?zhǔn)潜疚脑u(píng)價(jià)學(xué)術(shù)期刊的水平是基于學(xué)術(shù)期刊水平的的基礎(chǔ)上，在每一個(gè)時(shí)間段都加上一平均學(xué)術(shù)質(zhì)量，的期限是以年為，但橫向?qū)Ρ葋?lái)在離散時(shí)間個(gè)值。說(shuō)，每個(gè)學(xué)術(shù)期刊每

28、年的的都會(huì)有差異，論將隨機(jī)過(guò)程分為多種狀態(tài)，在時(shí)間內(nèi)在狀態(tài) i 上文的數(shù)量會(huì)對(duì)學(xué)術(shù)跡產(chǎn)生影響，這里用學(xué)術(shù)跡的值除以發(fā)表的數(shù)量來(lái)表示平均學(xué)術(shù)跡，如下:可以獲得值為 rii，其次，假設(shè)隨機(jī)過(guò)程的狀態(tài)從 i 轉(zhuǎn)·第 39 卷 2016 年第 5 期· 49 理論與探索欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟變?yōu)?j 時(shí)，獲得值為 rij 。需要求解的是在給定初始條被視為吸收狀態(tài)。矩陣 的值按下列規(guī)則確定32:件下，經(jīng)過(guò)時(shí)間 t，系統(tǒng)的預(yù)期，即率的時(shí)間累所有可接受態(tài)的值為 1。所有不可接受態(tài)積。設(shè) Vi( t)所獲得的預(yù)期總 找出

29、總預(yù)期的回報(bào):在初始狀態(tài)為 i 情況下，經(jīng)過(guò)時(shí)間 t和狀態(tài)轉(zhuǎn)移值為 0。31，。我們根據(jù) Howard 微分方dV ( t)KK idtii ij ij ij j( 17)+a V ( t)=r +a rj 1jij 1其中 i = 1，2，3，k。劃分狀態(tài)空間確定隨機(jī)過(guò)程中的總的狀態(tài)數(shù)目2. 4. 2之后，根據(jù)隨機(jī)過(guò)程中的輸出和需求劃分為可接受態(tài)和不可接受態(tài)。設(shè)輸出狀態(tài)為 G( t) ，需求狀態(tài)為 W( t) 。則狀態(tài)劃分函數(shù)為:圖 4 多態(tài)系統(tǒng)分析圖設(shè)狀態(tài) K 作為初始狀態(tài) ( 可接受狀態(tài)) ，求解 Howard( G( t) ，W( t) )= G( t)W( t)( 18)，得到 VK

30、 ( T) 。系統(tǒng)平均可用性為:A( T) = ( VK ( T) ) / T微分方當(dāng) ( G( t) ，W( t) ) 0 時(shí)，則認(rèn)為隨機(jī)過(guò)程的狀態(tài)為可接受狀態(tài); 當(dāng) ( G( t) ，W( t) ) 0 時(shí)，則認(rèn)為隨機(jī)過(guò)程的狀態(tài)為不可接受狀態(tài)。舉例說(shuō)明，如圖 3 所示，可接受狀態(tài)為狀態(tài) 1、2、4、5、6，不可接受狀態(tài)為狀態(tài) 3、7。( 20)3算例分析與實(shí)例研究對(duì)學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)跡的求解本文是以 情報(bào)理論與實(shí)踐期刊為例。選取中國(guó)3. 1知網(wǎng) ( www. net) 為數(shù)據(jù)源，可以獲取學(xué)術(shù)期刊的歷史引文的數(shù)據(jù)。通過(guò)獲得的數(shù)據(jù)可以得出 情報(bào)理論與實(shí)踐 在2010 年的學(xué)術(shù)共有365 篇，引文最高

31、的一篇的引文數(shù)為 81 篇，共有 339 篇得到了，當(dāng)年情報(bào)理論與實(shí)踐的h 指數(shù)為23。2010 年 情報(bào)理論與實(shí)踐的和引文按引文高低排序形成的和引文的分布結(jié)構(gòu)如圖 5 所示。圖 3 隨機(jī)過(guò)程的狀態(tài)空間學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)水平穩(wěn)定性的計(jì)算本文測(cè)定的是學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)水平的穩(wěn)定性，也就是基2. 5于可用性的計(jì)算。在這里，將學(xué)術(shù)期刊的評(píng)分分為 3類，分別為大于等于 80 分為優(yōu)秀，為狀態(tài) 1; 小于 80 分并且大于等于 60 分為，為狀態(tài) 2; 小于 60 分為不合格，為狀態(tài) 3 ( 這些狀態(tài)為人為的劃分，可以劃分任意合理的多種狀態(tài)) 。假設(shè) A( t) 是在 t 0 某一時(shí)刻的系統(tǒng)可接受狀態(tài)的概率為:A(

32、 t) = Pr ( G( t) ，W( t) ) 0( 19)當(dāng)學(xué)術(shù)期刊的學(xué)術(shù)水平小于 60 分時(shí)為不可接受態(tài)， 其他兩種狀態(tài)為可接受態(tài)，則可以畫出學(xué)術(shù)期刊的狀態(tài)及其轉(zhuǎn)化關(guān)系，如圖 4 所示。參數(shù) 和 為狀態(tài)轉(zhuǎn)移率，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)可收集到。學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)水平的穩(wěn)定性是指學(xué)術(shù)期刊的學(xué)術(shù)水平在 0，T 時(shí)間間隔內(nèi)可接受狀態(tài)的概率。計(jì)算穩(wěn)定性時(shí)圖 5 2010 年情報(bào)理論與實(shí)踐按引文高低排序形成的和引文的分布結(jié)構(gòu)由數(shù)據(jù)可以求出 2010 年 情報(bào)理論與實(shí)踐的 h 核數(shù) Pc = 23，h 尾數(shù) Pe = 316，零引文數(shù) Pz =26，h 域引文數(shù) Cc = 529，t 域引文數(shù) Ct = 1935，

33、e 域引文數(shù) Ce = 315。所以由公式 ( 7) 、公式 ( 8) 可以求出 2010 年 情定義不可接受態(tài)返回所有過(guò)渡態(tài)都是被，不可接受態(tài)·第 39 卷 2016 年第 5 期· 50 ( ITA)情報(bào)理論與實(shí)踐欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟報(bào)理論與實(shí)踐和 Y:量和引文量?jī)蓚€(gè)的向量 X使用上面的方法可以分別求出這 10 份情報(bào)期刊在 2011 2014 年的綜合得分。 情報(bào)理論與實(shí)踐 在2010 2014 年的綜合得分見表 2。表 2 情報(bào)理論與實(shí)踐近幾年學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)得分X = ( X1 ，X2 ，X3 ) =

34、 ( 1. 449，273. 5，1. 852)Y = ( Y1 ，Y2 ，Y3 ) = ( 100. 7，1347，35. 71)已知向量 X 和 Y，根據(jù)公式 ( 9) 可以求出向量 Z: Z = ( Z1 ，Z2 ，Z3 ) = ( 99. 2，1073，33. 85)根據(jù)學(xué)術(shù)向量 X、Y、Z，可以構(gòu)造 2010 年 情報(bào)理論與實(shí)踐的學(xué)術(shù)矩陣:é 1. 449273. 5 1. 852 ù學(xué)術(shù)期刊穩(wěn)定性的使用離散時(shí)間的多態(tài)有獎(jiǎng)3. 2V = ê 100. 7134735. 71 ú對(duì)學(xué)術(shù)期刊的穩(wěn)定ë 99. 2107333. 85 

35、51;性進(jìn)行需要知道學(xué)術(shù)期刊在各個(gè)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概根據(jù)公式 ( 11) ，可以得到 2010 年 情報(bào)理論與實(shí)踐學(xué)術(shù)跡為:T = tr( V) = 1382. 630726率。這里規(guī)定 為較好狀態(tài)至較差狀態(tài)的概率， 為較差狀態(tài)返回較好狀態(tài)的概率。舉例說(shuō)明，學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)水平 從狀態(tài) 1 到狀態(tài) 2 的概率為 12 ，由圖 3 可知狀態(tài) 1 與狀態(tài) 2 比較好。情報(bào)理論與實(shí)踐在 2010 年共365 篇，則的平均學(xué)術(shù)跡為:情報(bào)理論與實(shí)踐在 2010 年假設(shè)學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)水平優(yōu)秀的狀態(tài)為狀態(tài) 1，的Q = 1382. 630726 /3653. 79狀態(tài)為狀態(tài) 2，不與實(shí)踐在 2010的狀態(tài)為狀態(tài) 3

36、。分析 情報(bào)理論2014 年綜合的分級(jí)可以得出 12 = 1，同理，分別可以求出 10 份有關(guān)情報(bào)的 CSSCI 來(lái)源期刊在 2010 年的平均學(xué)術(shù)跡，其中最高的為 中國(guó)圖= 0. 5。需要注意的是，由于筆者的精力有限，在客觀上統(tǒng)計(jì)23書館學(xué)報(bào)，其平均學(xué)術(shù)跡為 4. 14; 最低為 現(xiàn)代報(bào)技術(shù)，其平均學(xué)術(shù)跡為 2. 28。情的數(shù)據(jù)較少，本文對(duì)每本學(xué)術(shù)期刊所處狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換概對(duì)于 10 份有關(guān)情報(bào)的學(xué)術(shù)期刊在 2010 年的平均率很難統(tǒng)計(jì)到位。為了驗(yàn)證本文提出的有獎(jiǎng)模型學(xué)術(shù)跡進(jìn)行化，以 情報(bào)理論與實(shí)踐為例，根據(jù)的可靠性，實(shí)驗(yàn)中的一步轉(zhuǎn)換概率按照經(jīng)驗(yàn)設(shè)定。假設(shè)情報(bào)理論與實(shí)踐各個(gè)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)化概率如

37、下:公式 ( 12) ，可以得出:S2010理論與實(shí)踐 = ( 3. 792. 28) * 100 / ( 4. 142. 28) 81 = 0. 4， = 0. 2， = 0. 3121323同理，可以求出其他 9 份期刊的得分，其得分如表 1所示。31 = 0. 3，32 = 0. 4，21 = 0. 2已知狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率如上，可以建立學(xué)術(shù)期刊狀態(tài)轉(zhuǎn)移 概率的矩陣 Q:表 1 2010 年 10 份情報(bào)期刊綜合得分匯總表cé13 ù112Q = ê 2123 úc2êúë 3132c3 ûc1 =( 12 + 1

38、3 )其中( + )c =22123c3 =( 31 + 32 )所以將轉(zhuǎn)移概率帶入矩陣 Q 可知學(xué)術(shù)期刊的轉(zhuǎn)移概率矩陣 C 如下:0. 60. 20. 30. 40. 50. 40. 20. 3éùC = êúë0. 7 û假設(shè)可接受狀態(tài)為狀態(tài) 1 和狀態(tài) 2，不可接受狀態(tài)為狀態(tài) 3，按照計(jì)算可用性陣 :矩陣設(shè)置方法，設(shè)置矩·第 39 卷 2016 年第 5 期· 51 h 核數(shù)h 尾數(shù)零引文數(shù)h 域引文數(shù)t 域引文數(shù)e 域引文數(shù)學(xué)術(shù)跡平均學(xué)術(shù)跡中國(guó)圖書館學(xué)報(bào)24614576663387368. 73862934

39、. 143130666現(xiàn)代情報(bào)技術(shù)14288453. 05313652. 276648927與情報(bào)20178154001109274732. 70998663. 439952989情報(bào)知識(shí)12808144404327309. 53714293. 095371429情報(bào)工作2685714867648304323939. 5860983. 821131036情報(bào)資料工作1412414. 41045612. 976384579情報(bào)雜志276577172938126302881. 2050063. 81616557情報(bào)理論與實(shí)踐2331626529. 6307263. 788029385情報(bào)科學(xué)193

40、5135361. 4295573. 887480388大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)19109471. 48958173. 320349167年份20102011201220132014得分80. 9762. 6365. 359. 2624. 52分級(jí)優(yōu)秀不不理論與探索欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟的概率會(huì)不斷下降，最終為75% 之間。的概率在 80% é 10100 ù = ê 00 úë 00 û結(jié)束語(yǔ)4將矩陣 C 和 代入 Howard 微分方，假設(shè)狀態(tài) 1為初始狀態(tài)，求解方可得 V

41、1 ( t) / t，即學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)目前學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)體系中對(duì)學(xué)術(shù)期刊的模型模型。水平的穩(wěn)定性。Howard 微分方如下:不多，建立了一個(gè)學(xué)術(shù)期刊穩(wěn)定性的動(dòng)態(tài)ì d V ( t)此動(dòng)態(tài)模型使用了學(xué)術(shù)跡為評(píng)價(jià)基礎(chǔ)，根據(jù)同類相似= 1 0. 6V ( t)+ 0. 2V ( t)+ 0. 2V ( t)1123ï dt水平的學(xué)術(shù)期刊之間的比較，求出每本學(xué)術(shù)跡學(xué)術(shù)跡，并將這些學(xué)術(shù)期刊的學(xué)術(shù)跡進(jìn)行的平均ï d V ( t)= 1 + 0. 2V ( t)0. 5V ( t)+ 0. 3V ( t)化處理，劃í dt2123ï分出學(xué)術(shù)期刊的不同狀態(tài)，求出這

42、些狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩ï d î dt V3 ( t)= 0. 3V1 ( t) + 0. 4V2 ( t)0. 7V3 ( t)陣，將這些劃分的狀態(tài)根據(jù)這些狀態(tài)建立狀態(tài)可接受狀態(tài)和不可接受狀態(tài)，矩陣，建立多態(tài)有獎(jiǎng)軟件求解，可以求出學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)編程通過(guò)學(xué)術(shù)期刊動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)模型。該模型能動(dòng)態(tài)定量地表達(dá)學(xué)術(shù)期 刊未來(lái)的學(xué)術(shù)穩(wěn)定性，為學(xué)術(shù)期刊的建設(shè)提供 分析。參考文獻(xiàn)水平的穩(wěn)定性，當(dāng)學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)水平為優(yōu)秀時(shí)，學(xué)術(shù)期刊 未來(lái) 5 年的穩(wěn)定性如圖 6 所示; 當(dāng)學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)水平為合格時(shí)，學(xué)術(shù)期刊未來(lái) 5 年的穩(wěn)定性如圖 7 所示。1 國(guó)內(nèi)期刊評(píng)價(jià)及其方法研究的進(jìn)展與實(shí)踐 J 情.報(bào)科學(xué)，20

43、12，30 ( 8) : 1232 1237.2 ，. 我國(guó)高校館引進(jìn)網(wǎng)絡(luò)版全文數(shù)據(jù)庫(kù)的綜合 評(píng) 價(jià) 模 型1061 1065.J情 報(bào) 科 學(xué)， 2004， 22( 9 ) :3 ，評(píng)價(jià) J基于 AHP 的期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)的模糊綜合.情報(bào)科學(xué)，2005，23 ( 11) : 1688 1703.4 葉繼元 . 引文法既是定量又是定性的評(píng)價(jià)法 J館，2005( 1) .5 葉繼元. 學(xué)術(shù)期刊的定性與定量評(píng)價(jià) J2006，26 ( 6) : 54 58.館，6 ，要素 J. 論期刊評(píng)價(jià)的和圖 6 初始狀態(tài)優(yōu)秀的期刊穩(wěn)定性重慶大學(xué)學(xué)報(bào):科學(xué)版，2009，15( 3) : 67 72.7 . 學(xué)術(shù)期刊

44、定性評(píng)價(jià)過(guò)程以及評(píng)價(jià)效果對(duì)比分析J 中國(guó)，2014 ( 1) : 16 20.8 GAFIELD E. Citation analyis as a tool in journal evaluation: journals can be ranked by frequency and impact of citations for science policy studies J Science，1972，178 : 471 479. 影響因子 ( Impact Factor) J 情報(bào)科學(xué)，1982，3( 2) : 81 85.9 10OUSSEAU ，.期刊評(píng)價(jià): 影響因子及其相關(guān)指標(biāo) J

45、中國(guó)科技期刊研究，2001，12 ( 1) : 1 6.11標(biāo)準(zhǔn)化影響因子在不同學(xué)科期刊比較中的應(yīng)用.J編輯學(xué)報(bào)，2007，19 ( 2) : 158 160. 提高科技期刊影響因子的途徑探討 J 編輯學(xué)12報(bào)，2006，18 ( 4) : 285 286. 自引對(duì)科技期刊影響因子作用的量化研究 J13圖 7 初始狀態(tài)的期刊穩(wěn)定性編輯學(xué)報(bào)，2007，19( 2) : 154 157.由圖可以看出，當(dāng)學(xué)術(shù)期刊的學(xué)術(shù)水平為優(yōu)秀時(shí)，未來(lái) 5 年為優(yōu)秀的概率會(huì)不斷下降，最終有 80% 左右的概14合. 影響因子中的期刊自引成分分析 J 信陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版，2010，23( 2) : 190

46、 194.( 下轉(zhuǎn)第 39 頁(yè))率為優(yōu)秀。當(dāng)學(xué)術(shù)期刊的學(xué)術(shù)水平為時(shí)，未來(lái) 5 年為·第 39 卷 2016 年第 5 期· 52 ( ITA)情報(bào)理論與實(shí)踐欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟13中國(guó)互聯(lián)網(wǎng). 中民權(quán)益保護(hù)報(bào)告 ( 2015 )24成. 中關(guān)村數(shù)海大數(shù)據(jù)平臺(tái)助力大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)價(jià)值EB / OL 2016 01 04 http: pdf /2015zgwmqybhdcbg. pdf網(wǎng)絡(luò)“黑色產(chǎn)業(yè)鏈”: 環(huán)環(huán)相扣的數(shù)據(jù)泄露 EB /實(shí)現(xiàn) EB / OL 2015 09 10 http:/ / www. cac.

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49、/ OL 2015 08 17 miui com / res / doc / privacy / cn html產(chǎn)業(yè)鏈胡凌. 誰(shuí)擁有互聯(lián)網(wǎng)信息從文庫(kù)說(shuō)起 J 北大法律評(píng)論，2013( 1) : 98 11417http: / / www31利求同. 數(shù)據(jù)商品化何去何從 N 東方19 ( 上海書評(píng)) ，2015 0718騰訊隱私政策 EB / OL 2015 08 17 http: / / www com / privacy htm360 用戶協(xié)議 EB / OL 2015 08 17 http: / / i 360 cn / reg / protocol 京東京準(zhǔn)通在下一盤什么棋 EB / OL 2015 08 17 http: / / jzt. jd. com / gw / business /780. htm32. 貨還未送到，就打來(lái)了誰(shuí)泄露了我的個(gè)人信息?