DSRS：基于轻量级量化方法的科技领域期刊影响力估计与预测
数字图书馆
2016-04-13 v1 计算机与社会
摘要
基于影响力的期刊评价因多种原因而备受关注。为衡量学术期刊的科学影响力，已提出多种计算得分的方法。通常，这些得分的计算都需要汇编所考察期刊的引文信息。这涉及显著的开销，因为不仅需要存储所考察期刊的文章引文信息，还需要存储其他期刊近几年的文章引文信息。我们的工作受这样一种理念驱动：开发一种计算轻量且不需要任何数据存储的方法，同时产生可用于衡量期刊重要性的得分。本文提出一种基于回归分析的方法来计算期刊影响力得分（Journal Influence Score）。所提出的模型使用来自SCImago门户的历史数据进行了验证。结果表明，使用所提方法获得的排名与SCImago期刊排名（SCImago Journal Rank）之间的误差很小，从而证明了该方法是计算期刊科学影响力的可行且有效的方法。
引用
@article{arxiv.1604.03215,
title = {DSRS: Estimation and Forecasting of Journal Influence in the Science and Technology Domain via a Lightweight Quantitative Approach},
author = {Snehanshu Saha and Neelam Jangid and Archana Mathur and Anand M N},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.03215},
year = {2016}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1503.01380