Bradfordizing 效应的评估

本文旨在应用并评估文献计量学方法 Bradfordizing 在信息检索 (IR) 实验中的效果。Bradfordizing 用于针对特定主题问题生成核心文献集，并对分布式搜索的结果集进行重排。该方法将在来自社会科学与政治学、经济学、心理学和医学的科学文献数据库 (SOLIS, SoLit, USB Koeln Opac, CSA Sociological Abstracts, World Affairs Online, Psyndex 和 Medline) 以及 164 个标准化主题的受控场景中进行应用和测试。使用受控文献语料库和人工相关性评估，在两个基于实验室的信息检索实验 (CLEF 和 KoMoHe) 中对该方法及其效果进行了评估。结果表明，Bradfordizing 是一种非常稳健的方法，用于对当今数字图书馆 (DL) 中的主要文献类型（期刊文章和专著）进行重排。IR 测试表明，如果将核心区中的文章与后续区域中的文章进行比较，重排后的相关性分布在显著水平上有所提高。核心区中的条目被评估为相关的频率明显高于区域 2 (z2) 或区域 3 (z3) 中的条目。基于 Wilcoxon 符号秩检验和配对 T 检验，各区域之间的改进具有统计学意义。