期刊被引時(shí)間因子研究

1、被引時(shí)間因子研究 學(xué)術(shù)作為知識(shí)媒介推動(dòng)知識(shí)的傳播與交流【1】,高質(zhì)量的通?？d對應(yīng)研究領(lǐng)域具有權(quán)威影響力的論文【2】。對學(xué)術(shù)的影響力進(jìn)展科學(xué)評價(jià),有利于提升質(zhì)量,促進(jìn)長遠(yuǎn)開展【3】。因此,科研人員不斷探尋評價(jià)的新方法,其中,借用網(wǎng)頁之間的引用關(guān)系以確定網(wǎng)頁重要性的PageR鄄ank【4】是科學(xué)評價(jià)較受歡送的方法。PageRank算法最早由美國斯坦福大學(xué)研究生Page和Brin所提出【4】,其核心思想是根據(jù)網(wǎng)頁鏈接到其他網(wǎng)頁和其他網(wǎng)頁鏈接到本網(wǎng)頁的引用關(guān)系來計(jì)算網(wǎng)頁的得分,并且根據(jù)分值進(jìn)展排序【5】。網(wǎng)頁鏈接與引用之間具有極高的相似性,科研人員將傳統(tǒng)的PageRank算法引入評價(jià)可以解決影響因子

2、只考慮被引數(shù)量而不考慮被引質(zhì)量的缺點(diǎn)【6】,如蘇成等人利用傳統(tǒng)的PageR鄄ank算法從排除自引和不排除自引兩個(gè)角度計(jì)算Pag鄄eRank值來評價(jià)影響力【7】。后來經(jīng)過科研人員的不斷改良,產(chǎn)生了一系列改良的PageRank評價(jià)方法,如Cheang等人通過區(qū)分引文類型的方法對PageR鄄ank算法進(jìn)展改良,實(shí)現(xiàn)一樣學(xué)科的橫向評估;Yu等人提出一種基于PageRank多鏈接互相強(qiáng)化的排名模型,該方法不僅考慮引文的數(shù)量和質(zhì)量,而且同時(shí)考慮了論文、作者、之間的互相強(qiáng)化關(guān)系;Yan和Ding將引文、作者等因素融入PageRank算法,提出P-Rank算法用于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的評價(jià)。國內(nèi)也有不少學(xué)者改良Page

3、Rank算法來評價(jià),如喻依等人利用PageRank算法和HITS算法分別計(jì)算的PageRank值、權(quán)威值和中心值,討論三種值在評價(jià)中的優(yōu)缺點(diǎn);蘇成等人構(gòu)建能消除創(chuàng)刊時(shí)長和載文量差異的優(yōu)化PageRank算法,并討論了該算法的特性、優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍;劉珍提出基于隨機(jī)約化算法改良的PageRank算法,將之間的互引關(guān)系和引用次數(shù)結(jié)合,同時(shí)兼顧之間不同的引用權(quán)重,來評價(jià)影響力。多數(shù)PageRank改良算法在評價(jià)中已獲得了不錯(cuò)的效果,本文擬在PageRank算法的根底上,用被引網(wǎng)絡(luò)中的相對h指數(shù)對被引次數(shù)加權(quán),結(jié)合時(shí)間異質(zhì)性因子,構(gòu)建評價(jià)影響力的新指標(biāo)CTIF-PR因子。該因子能綜合的引文數(shù)量、引文質(zhì)

4、量、載文時(shí)間異質(zhì)性等影響力因素,使影響力評價(jià)更加科學(xué)、合理。1基于PageRank算法的影響力評價(jià)模型PageRank算法簡介將之中的互相引用關(guān)系交換網(wǎng)頁之間互相引用關(guān)系,建立之間的互引網(wǎng)絡(luò)矩陣,以此方法計(jì)算各的PageRank值(下文用PR值代替)。影響因子(一般為兩年IF)已成為國際和國內(nèi)評價(jià)的重要指標(biāo)。傳統(tǒng)的影響因子計(jì)算方法如公式(2)。針對以上缺乏,本文在影響因子的根底上,提出了一種新的修正影響因子,即在公式(2)中載文量P不變而將被引次數(shù)C的引文年限擴(kuò)展為包含統(tǒng)計(jì)年度在內(nèi)的前兩年及后兩年,其目的是更科學(xué)地統(tǒng)計(jì)載文年論文的被引數(shù)量。俞立平根據(jù)傳統(tǒng)影響因子時(shí)效性差、隱含權(quán)重不合理等問題,

5、提出了2年時(shí)間影響因子,時(shí)間影響因子可以根據(jù)載文時(shí)間的差異對被引數(shù)量和載文量進(jìn)展賦權(quán),使影響因子計(jì)算更為科學(xué)。在修正引文年限的影響因子根底上,結(jié)合時(shí)間影響因子計(jì)算方法,得出改良的時(shí)間影響因子,如公式(3)。的被引質(zhì)量是評價(jià)影響力的關(guān)鍵因素,不同的引用價(jià)值不同,代表不同的被引質(zhì)量。h指數(shù)是指該所發(fā)表的全部論文中最多有h篇論文至少被引用了h次。本文利用李超提出的相對h指數(shù)表征引用的質(zhì)量,首先,建被引網(wǎng)絡(luò),假如j被i1,i2,i3in引用,那么每個(gè)引用j的相對h指數(shù)在被引網(wǎng)絡(luò)中表示為公式(4)。CTIF-PR算法將PageRank算法用于被引網(wǎng)絡(luò),結(jié)合公式(1)、公式(5),得出改良的PageRan

6、k新算法,即CTIF-PR算法,見公式(6)。由于PR值的結(jié)果和CTIF計(jì)算的結(jié)果數(shù)量級相差較大,我們對的PR值進(jìn)展了歸一化處理。2實(shí)證研究本文數(shù)據(jù)來自中國知網(wǎng)CNKI數(shù)據(jù)庫,在CNKI數(shù)據(jù)庫下載圖書情報(bào)領(lǐng)域的61種論文,檢索時(shí)間為2022年1月-2022年12月,去除單年載文量少于30篇的,最終選取44種圖書情報(bào)領(lǐng)域(?大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)?國家圖書館學(xué)刊?情報(bào)雜志?情報(bào)理論與理論?圖書與情報(bào)?中國圖書館學(xué)報(bào)?等)。為方便表述與計(jì)算,給44種編號(hào)。下載統(tǒng)計(jì)44種2022年、2022年兩年內(nèi)載文的被引數(shù)據(jù),被引年限區(qū)間設(shè)為2022年1月至2022年10月,排除自引后,根據(jù)公式(7)建立間的互引矩陣:

7、淤根據(jù)44種2022年的被引關(guān)系建立互引矩陣,如表2所示(局部);于根據(jù)44種2022年和2022年兩年的被引關(guān)系建立互引矩陣,如表3所示(局部)。利用公式(6)計(jì)算44種的CTIF-PR值,為比照分析,同時(shí)利用傳統(tǒng)的PageRank算法計(jì)算44種的PR值。CTIF-PR值排名與PR值排名結(jié)果如表4所示(局部)。從表4可以看出,PR值排在前五位的為?圖書情報(bào)工作?農(nóng)業(yè)圖書情報(bào)學(xué)刊?圖書館學(xué)刊?新世紀(jì)圖書館?圖書館研究與工作?,這些是在2022年和2022年與其他互引關(guān)系最親密的,上述2022年、2022年的載文不僅被其他多個(gè)引用,而且也在后續(xù)發(fā)表的文章中引用了其他多個(gè)的論文。?中國圖書館學(xué)報(bào)?

8、圖書情報(bào)知識(shí)?圖書與情報(bào)?等這幾個(gè)優(yōu)秀的PR值并不高。究其原因在于:淤大局部載文量高。由于每個(gè)載文量較大,且都同屬于一個(gè)學(xué)科大類下,所以之間的互引關(guān)系差異并不明顯,因此PR值的差值并不大。于個(gè)別優(yōu)秀引文量低,被引量高。如?中國圖書館學(xué)報(bào)?作為圖書情報(bào)領(lǐng)域的優(yōu)秀,雖被其他多種引用,但因其引用其他同領(lǐng)域非論文較少,導(dǎo)致其評價(jià)效果并不理想。CTIF-PR值排名與PR值排名相比,上升變化大于20名的有?中國圖書館學(xué)報(bào)?大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)?圖書情報(bào)知識(shí)?圖書與情報(bào)?圖書館雜志?情報(bào)學(xué)報(bào)?,究其原因主要有三點(diǎn):淤載文量低,被引量高,典型的例子是?中國圖書館學(xué)報(bào)?圖書情報(bào)知識(shí)?以及?大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)?,這三種20

9、22年和2022年的載文量非常低,公式(6)時(shí)間影響因子CTIFj的表達(dá)式中,載文量P在分母中,顯然P值越小,CTIF-PR值越高。于載文量高,被引量高,典型代表是?圖書館雜志?和?圖書與情報(bào)?,這兩種的被引量極高,且在該的互被引網(wǎng)絡(luò)中被h指數(shù)高的引用次數(shù)也非常多,因此,這兩種的排名上升。盂載文量低,被引率高,如?情報(bào)學(xué)報(bào)?,該P(yáng)R值較低的原因是,該主要刊載情報(bào)學(xué)中新算法及理論應(yīng)用的文獻(xiàn),很少涉及圖書館學(xué)領(lǐng)域概念,導(dǎo)致與偏向圖書館學(xué)研究方向的沒有引用關(guān)系,所以其PR值低,但參加CTIF因子后,其被引都是被引次數(shù)大,h指數(shù)高的,因此該上升名次較多。下降變化大于20次的有?圖書館學(xué)刊?圖書館研究與

10、工作?農(nóng)業(yè)圖書情報(bào)學(xué)刊?河南圖書館學(xué)刊?。其原因有兩點(diǎn):淤載文量過高,?圖書館學(xué)刊?農(nóng)業(yè)圖書情報(bào)學(xué)刊?河南圖書館學(xué)刊?三種都因其2022年、2022年的載文量都為800篇左右,相比于其他的載文量高很多,導(dǎo)致CTIF值低,因此下降的幅度大。于被引量過低,?圖書館研究與工作?2022年、2022年的載文被其他期引用次數(shù)僅為136次,且136次引文是較為平均的分布于其他,其在將來幾年的載文也較多地引用了其他2022年和2022年的載文,導(dǎo)致其PR值排名高。但136次的引文量相比其他的引文量要低得多,公式(6)時(shí)間影響因子CTIFj的表達(dá)式中,引文量C在分子中,顯然C值越小,CTIF-PR值越低。為說

11、明CTIF-PR因子的評價(jià)效果,繪制44種的CTIF-PR值與各對應(yīng)的影響因子(2022年)排名變化圖。從圖1可知,CTIF-PR因子與影響因子總體上的排名趨勢具有相似性,如在影響因子排名處于第一、第三位的?中國圖書館學(xué)報(bào)?(R)和?圖書情報(bào)知識(shí)?(M)兩種,在CTIF-PR排名中仍然處于第一、第三位;在影響因子排名處于后面幾名的,如?當(dāng)代圖書館?(AI)、?貴圖學(xué)苑?(AK)、?科技文獻(xiàn)信息管理?(AO)、?圖書情報(bào)論壇?(AM)等其排名變化名次僅為一或保持不變。但是就各而言,也有一定的差異,如情報(bào)學(xué)領(lǐng)域?情報(bào)雜志?(E)、?數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)?(G)、?中華醫(yī)學(xué)圖書情報(bào)雜志?(T),這三種

12、的CTIF-PR排名較影響因子排名有較大的降低,而圖書館學(xué)領(lǐng)域?圖書館建立?(H)、?新世紀(jì)圖書館?(W)、?晉圖學(xué)刊?(AG)的CTIF-PR排名較影響因子排名有較大的升高。從CTIF-PR與影響因子排名變化中可以發(fā)現(xiàn),大局部圖書館學(xué)領(lǐng)域的排名都有所上升,大局部情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的排名都有所下降。由此可推測:2022年1月至2022年10月間,圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的載文中引用2022年1月至2022年12月間圖書館學(xué)領(lǐng)域的載文較多,而引用一樣時(shí)間段內(nèi)的情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的載文較少。對44種的CTIF-PR值與影響因子進(jìn)展Spearman相關(guān)性分析。從表5可知CTIF-PR因子與影響因子(2022年)的相關(guān)性系數(shù)為

13、0.882,具有高度相關(guān)性。二者相關(guān)性高的原因在于,CTIF-PR因子是在影響因子的根底上進(jìn)展改良,擴(kuò)展了的被引年限使載文充分到達(dá)引用峰值,并且融入引文鏈接關(guān)系、載文時(shí)間異質(zhì)性、質(zhì)量等因素計(jì)算而來的,同時(shí)也說明了CTIF-PR因子的合理性。利用變異系數(shù)(C)進(jìn)一步分析44種CTIF-PR與影響因子區(qū)分程度。變異系數(shù)是衡量一組數(shù)據(jù)中各觀測值變異程度的統(tǒng)計(jì)量,詳細(xì)計(jì)算公式表示為(7)。3結(jié)語本文在PageRank算法的根底上,提出一種融入被引時(shí)間因子的評價(jià)因子CTIF-PR因子。從因子的設(shè)計(jì)原理上看,CTIF-PR因子對影響力的評價(jià)更全面,主要表如今:淤該因子對傳統(tǒng)影響因子引文年限進(jìn)展擴(kuò)展,能保證被評價(jià)的載文年論文到達(dá)引用峰值;于在引文鏈接根底上,突出被評價(jià)本學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)互引關(guān)系,綜合被引質(zhì)量、被引數(shù)量、載文時(shí)間異質(zhì)性等多種影響力因素,使評價(jià)結(jié)果更加科學(xué);盂在一個(gè)的被引網(wǎng)絡(luò)中通過利用相對h指數(shù)對的引用質(zhì)量進(jìn)展加權(quán),可以區(qū)別不同對研究的奉獻(xiàn)度;榆融入時(shí)間異質(zhì)性計(jì)算加權(quán)時(shí)間影響因子,能綜合不同的引用數(shù)量和自身載文量,且具有較強(qiáng)的時(shí)效性。從因子的評價(jià)效果看,對圖書情報(bào)領(lǐng)域44種的評價(jià)結(jié)果顯示,排列在前,非排列在后,且在評價(jià)中比影響因子具有較好的