引文网络及节点度在学术影响力测评中的重要性

科学和学术网络最普遍的类型就是引文网络。引文网络的相关文献很多，对其综述超出了本章的范围。节点度能在引文网络中计算。在引文网络中，出度与每篇文章的参考文献数量对应。在图3.16中，很显然，《文献计量学》文章引文网络的入度分布大概遵循了幂率分布。

理论教育 2023-10-06

文本挖掘在文献计量学中的应用方法实践

我们选择对2012年发表在《美国社会信息科学和技术杂志》上的177篇文章组成的数据集进行分析，以此为例讲述文本挖掘技术在文献计量学研究中的应用。图10.1从文本文件到可视化的工作流程Stanford CoreNLP软件工作流程：下载和解压该文件后，需要打开一个命令行，并且将路径改变为解压文件的文件夹，接着使用命令启动Stanford CoreNLP程序。图10.3显示了jasist_2012文件用HT

理论教育 2023-10-06

学术影响力排名方法与实践成果

基于百分位数的方法是在一次辩论中提出的。最近，有一种百分位数法作为评估工具广泛地应用于Leiden排名及SCImago机构排名中。计算参照集的百分位数共需三步，第一步，对参照集中所有文献按被引频次升序排列。第二步，对每篇文献按序号赋予百分位数。第三步，最小或者最大百分位数的等级可以调整。Schreiber、Waltman和Schreiber提出分数计数法解决了这一问题，该方法可以把参照集转换到预先设定好的百分位数等级里。此外，百分位数排名的分数分布的计算量很大。

理论教育 2023-10-06

学术影响力测评方法探析及实践成果

在先前的案例中，一致的主题似乎是能对这三个领域进行响应并同意协作的一种触发机制。性能和贡献的度量标准没有被收集或探寻。也有一些极端例子，试图实现三股螺旋，但没有有效地达到目标。最近，有一些失败的案例，例如Wales，被认为是缺乏协作。在对Wales十年之久的研究中，其中一个发现表明企业似乎没有和既定的政府计划交互。而且，为了三股螺旋的成功应用，所有实体必须分担这些风险和问题。

理论教育 2023-10-06

学术影响力测评方法-CitNetExplorer

尽管可以获取到被引期刊的刊名数据，但是CitNetExplorer不使用这些数据。用CitNetExplorer生成的基于时序的可视化视图中的横轴用来表示文献间的关系。CitNetExplorer给每个文献贴标签，标签内容是文献第一作者的姓。目前这一版本的CitNetExplorer可以使用的技术有：提取相关联的成分，对文献聚类，识别核心文献，查找文献间最短和最长的路径。在CitNetExplorer的新版本中将增加新的分析技术。

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学术影响力测评方法及其实践

基本的网络数据收集方法有：调查问卷、访谈、观察、档案记录和实验。档案记录的使用使得对大型网络的研究在时间维度上成为可能，这样要么是不可能的，要么使用其他的数据收集技术会更加耗费劳力。邻接矩阵用来表示单模网，其中的行和列标志节点。图3.1网络的图、邻接矩阵和邻接列表表示目前，最广泛使用的网络格式之一是.net格式，由Pajek引入。

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使用工具生成结果的步骤：学术影响力测评方法与实践

SNMPv3是由互联网工程工作小组认可的最新标准，增加了安全能力。SNMP是IETF定义的互联网协议组中的一部分。图5.1从综合数据集中识别出模式，对应于技术生命周期的里程碑，定义如下，里程碑1～9在图中简称为M1～M9。图5.1建立在系统生命周期之上的通用技术成熟里程碑里程碑4：里程碑3的必然结果，是遵循R＆D活动引用的趋向。主题可能普遍跨越从基础研究到应用研究的期刊类型。

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PageRank方法解析学术引文网络

应用到期刊引文网络中的PageRank相关方法已经非常普遍了。1998年PageRank方法提出之后，一些用于分析期刊引文网络、受PageRank启发的新方法被提出。作者认为他们的方法是一种加权的PageRank方法。因此，多出版物的期刊通常要赋以更高的PageRank权值。两种方法的另一个差别是加权的PageRank方法包含一个阻尼因子参数，而Pinski和Narin方法没有。Eigenfactor值依赖于期刊的规模，正如前面所述的加权PageRank值，而一种期刊的文章影响值已经被修正。SJR方法要比加权PageRank方法和Eigenfactor方法更复杂些。

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提高学术影响力的网络分析方法与实践

图14.5展示了FourNetSciResearchers.isi文件的主题范围，在维基百科上可查看图例以及与图14.8类似的其他信息。图14.5“Map of Science via Journals”14.2.6.3数据可视化Sci2工具提供多种网络可视化方法。Cytoscape也提供了Sci2工具的插件，进一步增加了网络可视化的选项。

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学术影响力测评方法与实践：有序变量回归模型说明

由于没有利用这一信息，二分类变量回归模型性能降低，增大了Ⅱ型错误。表9.3显示了被估计的有序变量的模型。表9.4有序变量Logit模型预测表Brant检验计算“比率成比例假设”所得的结果为χ2＝23.5，如果p＞0.05，则表明该比率成比例假设的反对证据没有统计学意义。在比率成比例假设明显不成立，以及非有序因变量的情况下，使用多项模型更为合适。

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网络科学计量方法及实践：学术影响力的测评

本章的余下内容将关注从发表在《科学计量学》文章中抽取的无权合作者关系、文章引用和作者引用网络。《科学计量学》是科学计量领域的主要专业期刊，于1978年创刊。我们基本使用Pajek描述分析过程，用Sci2来抽取网络、计算PageRank和进行网络可视化。图3.5在Pajek中打开文件一旦网络被成功打开，它将显示在Networks区域。图3.6在Pajek中得到网络属性的报告报告提供了节点和链接的数量、网络密度及平均节点度等信息。

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学术影响力测评方法与实践：Stata中的受限因变量模型

现在我们将展现如何通过统计学软件Stata得到我们的结果。本章对可用来分析上述数据的受限因变量回归模型进行了介绍和对比分析。对于研究者们来说，一个现实的问题就是确定哪些受限变量模型及其变型是最适合的。[8]利用Generalized Negative Binomial Regression可进一步提高拟合度，它以过度分散系数建模。[9]AIC＝-2 ln＋2k，其中k是模型中估计系数的数量。所以应选择AIC值较小的模型。准泊松模型在Stata中以GLM进行估计，其中使用模型观测和预测

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文本挖掘系统结构分析

在最基本的层面上，文本挖掘系统输入未经处理的自然语言文本，而输出与文本相关的模型、联系和趋势。在文本挖掘的最初阶段，非结构化自然语言数据被转化成可供进一步分析的结构化数据。关键词提取因其可达性成为自然语言处理技术中最基本、最常用的分析方法。这个处理过程结束后，通过聚类、分类、关系抽取和实体抽取技术对文本进行结构化处理，此系统可以把“机器可读的文本表达转变成机器可理解的文本”。

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学术影响力测评：VOSviewer技术及聚类方法

在附录里，我们将对VOSviewer中的标准化、可视化以及聚类功能进行详细的介绍。若想详细了解VOSviewer制图技术以及VOSviewer制图技术与多维缩放技术的比较，请参见Van Eck等的著作。我们还注意到VOSviewer使用了最近出现的智能局部移动算法将函数最大化。

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地理空间分析方法与实践

在地理空间分析中，冗余地理标识符很常见，因此需要在做可视化工作之前进行数据聚合。最后，Sci2允许将其他网络叠加在地理空间图上。

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分析单元的测量及实践方法-学术影响力测评

例如，Alan Porter的研究参照了论文，其中，声称整合评分是WoS类别多样性的具体测量。这样的话，应谨慎对待文章或研究水平的测量值，大部分情况下它们不信任个人的描述，但它们可以对类做平均，例如比较学科间的跨学科度，使用论文中参考文献的平均学科多样度，使用几百篇论文样本，或者使用成千上万的论文建立计量经济回归模型来研究参考文献对一些变量多样性的影响。此属性使得以模块化的方式测量大型机构多元性成为可能。

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