基于ESI的学科排名预测方法

目的：预测基于ESI的学科排名。方法：以化学学科为例,分别建立发表文章数量和平均被引频次随时间变化的动力学模型,通过简化模型并给出解析解,并拟合ESI中化学学科的引文数据,最后运用拟合结果对其排名进行预测。结果：用上述模型预测化学学科总被引频次的排名,并预测其之后的排名变化,发现排名靠前的机构排名变化较小,排名靠后的机构名次变化较大。结论：对论文数量和平均被引频次的拟合,表明可以用动力学方程描述各机构发表论文及被引情况,为ESI的统计研究提供一定的理论支持。     

基于引文网络入度分布的投稿推荐研究

提出引文网络入度分布模型,给出基于扩展指数函数的解析形式,并通过引文网络入度分布和概率转移速率建立一个投稿推荐算法,进行投稿推荐应用研究。应用该模型对国内9所涉农学科高校发文分布数据进行验证,解释了引文网络入度分布偏离幂律的普遍现象,为研究引文网络入度偏离幂律分布提供一定的理论基础。通过计算机模拟可以发现本文构建的推荐算法可以明显减少投稿次数,可以应用于投稿推荐。该扩展指数模型相比于幂律分布,解析式相对较复杂,但可以得到更接近实际发文的期刊分布,从实际情况来看这种改进是合理的,可为今后有效合理地利用期刊计量指标提供科学依据。