学术论文的社交媒体可见性预测研究

李纲; 管为栋; 马亚雪; 毛进

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【目的】基于学术论文的多维特征,对其在社交媒体推特上的可见性进行预测,分析影响论文社交媒体可见性的重要因素。【方法】将论文的推特总提及量作为其社交媒体可见性类别标签,从论文、作者和期刊三个方面构建学术论文特征框架,构建基于分类的论文社交媒体可见性预测模型。在糖尿病论文数据集上进行实验,对比算法性能并识别特征的重要性。【结果】LightGBM算法的性能最佳,准确率达到0.70,能够有效预测论文的社交媒体可见性。学术论文的三类特征均对其社交媒体可见性产生影响,其中期刊相关的三种特征影响较为显著,期刊年均影响因子的重要性位列第一。【局限】仅针对糖尿病相关论文在推特中的可见性进行预测,未探究其他学科领域的论文在多个社交媒体平台的可见性。【结论】集成学习的方法预测论文的社交媒体可见性是最有效的,期刊相关特征对学术论文社交媒体可见性的影响最为显著。

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来源
《现代图书情报技术》 |2020年第8期|63-74|共12页
作者
李纲; 管为栋; 马亚雪; 毛进;
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作者单位

武汉大学信息资源研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类情报资料的分析和研究;
关键词
学术论文; 社交媒体; 可见性预测; 特征重要性;

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