染雾基于灰色关联度分析法的期刊论文被引用率分析论文 篇一
在科研领域中，期刊论文的被引用率是衡量论文影响力和学术质量的重要指标之一。因此，对于期刊论文被引用率的分析和预测具有重要意义。本文将介绍基于灰色关联度分析法的期刊论文被引用率分析方法。
首先，我们需要了解灰色关联度分析法的基本原理。灰色关联度分析法是一种基于灰色系统理论的分析方法，通过将样本数据转化为灰色数列，以及对数据序列的关联度进行分析和计算，从而揭示数据之间的内在联系和规律。在期刊论文被引用率的分析中，我们可以将每篇论文的被引用量作为主序列，将其他影响被引用率的因素作为参考序列，通过计算关联度来分析它们之间的关系。
接下来，我们将介绍具体的分析步骤。首先，我们需要确定主序列和参考序列。主序列即为每篇论文的被引用量，而参考序列可以包括论文的年份、作者的学术影响力、期刊的影响因子等。然后，我们需要对数据进行标准化处理，以消除不同量纲和量纲单位之间的影响。接着，我们可以计算主序列和参考序列之间的关联度，从而得到每个参考序列对于被引用率的影响程度。
最后，我们可以利用关联度分析的结果进行论文被引用率的预测。根据关联度的大小，我们可以判断哪些因素对于被引用率的影响更大，从而为科研人员提供有针对性的建议和指导。此外，我们还可以利用关联度的变化趋势来分析论文被引用率的演化规律，并预测未来的发展趋势。
总之，基于灰色关联度分析法的期刊论文被引用率分析方法可以帮助科研人员全面了解论文的影响力和学术质量，以及影响被引用率的各种因素。这对于科研人员的学术发展和科研成果的评价具有重要意义。因此，我们应该积极探索和应用这一方法，提高科研成果的质量和影响力。
基于灰色关联度分析法的期刊论文被引用率分析论文 篇二
在科学研究中，期刊论文的被引用率是评估论文影响力和学术质量的重要指标之一。因此，对期刊论文被引用率进行准确的分析和预测具有重要意义。本文将介绍一种基于灰色关联度分析法的期刊论文被引用率分析方法。
首先，我们需要了解灰色关联度分析法的基本原理。灰色关联度分析法是一种基于灰色系统理论的分析方法，通过将样本数据转化为灰色数列，并计算数据序列之间的关联度来揭示数据之间的内在联系和规律。在期刊论文被引用率的分析中，我们可以将每篇论文的被引用量作为主序列，将其他影响被引用率的因素作为参考序列，通过计算关联度来分析它们之间的关系。
接下来，我们将介绍具体的分析步骤。首先，我们需要确定主序列和参考序列。主序列即为每篇论文的被引用量，而参考序列可以包括论文的年份、作者的学术影响力、期刊的影响因子等。然后，我们需要对数据进行标准化处理，以消除不同量纲和量纲单位之间的影响。接着，我们可以计算主序列和参考序列之间的关联度，从而得到每个参考序列对于被引用率的影响程度。
最后，我们可以利用关联度分析的结果进行论文被引用率的预测。根据关联度的大小，我们可以判断哪些因素对于被引用率的影响更大，从而为科研人员提供有针对性的建议和指导。此外，我们还可以利用关联度的变化趋势来分析论文被引用率的演化规律，并预测未来的发展趋势。
综上所述，基于灰色关联度分析法的期刊论文被引用率分析方法可以帮助科研人员全面了解论文的影响力和学术质量，以及影响被引用率的各种因素。这对于科研人员的学术发展和科研成果的评价具有重要意义。因此，我们应该积极探索和应用这一方法，提高科研成果的质量和影响力。
基于灰色关联度分析法的期刊论文被引用率分析论文 篇三
基于灰色关联度分析法的期刊论文被引用率分析论文
论文的被引次数是反映论文学术影响力的重要指标之一。有学者研究认为，高被引论文对影响因子的贡献率普遍较高[1，2]。论文的引用情况也经常被用来评价科研人员的绩效[3-6]。利用论文的被引情况来反映论文的影响力时，一般又认为与作者的名气有关[7]，作者的名气越大，发表期刊的级别越高，被引次数应该就越高。有限的期刊资源更倾向于刊用名气大的作者的论文，长此以往，则形成期刊界的马太效应：对一些名家一稿难求，而大量名不见经传的作者的论文就会难以得到及时公开发表。这种主观的判断是否正确？什么条件的作者发表的论文被引频次高？作者如何提高自己论文的被引次数？本文以《灾害学》作为研究期刊，以该期刊的作者作为研究对象，通过2004—2013年10年间刊出的1 286篇论文的所有作者与所发表论文被引频次進行相关性分析，同时参考2014年和2015年的数据，以期通过大量的数据，探讨作者论文被引的规律性。通过本论文的研究，也可以为期刊提高期刊的影响因子提供借鉴。
一、研究方法
一般的抽象系统中都包含着许多因素，多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。人们常常希望知道在众多的因素中，哪些是主要因素、哪些对系统发展影响大等等，而使用灰
灰色系统理论是华中理工大学邓聚龙教授于1982年提出的，该理论利用灰色关联分析来分析因素之间的相关程度[8]。灰色关联分析是根据比较参考序列曲线和比较序列曲线之间的几何相似度来判断二者之间相似程度的，利用灰色关联系数来比较参考序列曲线和比较序列曲线在各点的差异[9，10]。
二、数据来源和统计方法
本研究以《灾害学》期刊作为研究对象。从研究学科来看，《灾害学》是进行综合性研究的学术期刊，它以各种自然灾害，包括自然灾害和人文灾害作为研究内容，通过对各种灾害事件的分析讨论，总结经验，吸取教训。从研究内容来看，广泛交流灾害科学的`学术思想、研究方法、研究成果；从研究方向来看，注重关于灾害问题的研究动态和防灾减灾对策、人类抗御灾害的科技水平和能力等等的探讨。因此，通过对该期刊的研究，能够全面筛选出各灾害学相关研究的被引次数。
本研究引用的数据来源于“中国知网”2004—2015年的论文发表数据。其中以2004—2013年的数据作为数据来源，同时参考2014年和2015年的数据。普赖斯认为，科研论文一般在其发表后1—2年即达到被引用最高峰，因此选用2004—2013年10年的数据，2014年和2015年的数据仅作为参考数据。
本研究利用灰色关联分析，以被引次数最多的50篇论文的相关数据作为研究基础，从论文的被引次数与该论文的下载量、论文作者的职称、论文发表的时间、论文研究范围四个方面进行分析。
三、被引用率灰色关联度分析
（一）确定比较数列和参考数列
本文选取论文的被引次数作为参考数列，以该论文的下载量、论文发表的时间、论文作者的职称、论文研究的区域作为比较数列，如表1所示。
表1 影响因子及变量设定表
其中，职称按照从高往低赋值：设正高=1，副高（博士）=2，中级（硕士）=3，初级=4；研究范围从大到小赋值：设世界性=1，全国性=2，地区性=3，市县等=4，则被引次数最高的50篇论文的相关数据如表2所示。
（二）无量纲化
由于系统中各因素列中的数据可能因计算单位的不同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论，因此，在进行灰色关联度分析时，一般都要进行标准化 （无量纲化）的数据处理。本文利用公式（1），以P50的数据为基准，对原始数据数列和比较数据数列进行初始化运算，以消除量纲或数量级的影响，得到标准化后的数列（表3）。
（三）产生对应差数列表
将无量纲化后的比较数列与参考数列进行差值计算，并求绝对值，将之列如对应差数列表，内容包括与参考数列值差（绝对值）、每列最大差和每列最小差。然后计算最大差值和最小差值。
四、灰色关联的结果分析
通过灰色关联分析法可知：
1.论文的下载量、论文发表的时间、论文作者的职称、论文研究的范围四个方面的相关度都几乎接近于1，说明这四个方面与论文的被引次数相关度非常大。
2.从论文的下载量、论文发表的时间、论文作者的职称、论文研究的范围四个方面来说，相关度大小排序为：研究范围>论文发表时间>作者职称>下载数量。说明论文被引用率影响较大的还是论文本身研究范围。也说明论文刊出时间越长，关注的学者越多，被引的可能性也越高。作者职称和下载数量低于前两个因素。
3.利用灰色关联度分析法研究结果对把握期刊的服务对象和办刊理念有极大帮助。灰色关联度分析法克服了传统数理统计方法中对样本需要量大、计算量大等缺点，有利于分析期刊研究过程不完全信息中随机因素的显著性和关联性，开拓了期刊研究的新方法。
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