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J-GLOBAL ID:201702225922892051   整理番号:17A1752434

論文の著者の特徴に基づくジャーナル影響力予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of journal influence based on the features of authors
著者 (2件):
資料名:
巻: 28  号:ページ: 344-349  発行年: 2017年 
JST資料番号: C3703A  ISSN: 1001-7143  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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[目的]定期刊行物の内部特性情報を反映する著者らの特徴空間ベクトルを構築し、定期刊行物の影響力の分析方法を拡張する。【方法】本論文では,図書館情報科学分野の18の中核期の2011年の第1期の380の論文を研究対象とし,その中の3/4の文献を訓練サンプルとし,著者の特徴に基づく定期刊行物の予測力モデルを構築し,残りの1/4論文をテストサンプルとした。予測モデルの有効性を検証した。[結果]実験により、定期刊行物の影響力予測モデルと4年後の定期刊行物に影響する因子は比較的に良い一致度があることが分かった。[結論]定期刊行物の特徴による定期刊行物の影響力を研究することは実行可能であり、定期刊行物の影響力を研究するために新しい方法を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (4件):
分類 (1件):
分類
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人工知能 
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