期刊视角下ESI题录数据聚类研究

王婧; 李文兰

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为了深度挖掘ESI题录数据隐含的信息,以基本科学指标(ESI)数据库内临床医学领域的论文数据为例,从9个维度对数据进行了描述,并使用熵权法(EWM)计算出各个指标的权重及标准化数据,然后基于改进的K-means算法对数据进行了聚类分析,根据聚类结果从期刊的角度进行了社会网络分析.研究结果表明:多国合作、最近3个月内受到广泛关注、多机构合作、论文被引数量较高和发表在影响因子较高的期刊上,是成为ESI论文更为重要的影响因素;本文的损失函数计算方法具有较好的收敛效果;期刊竞争网络和凝聚子群描绘出临床医学领域内期刊的竞争情况,为该类问题的研究提供了新思路.

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来源
《科技情报开发与经济》 |2020年第11期|60-65|共6页
作者
王婧; 李文兰;
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作者单位

天津大学图书馆天津 300350;

天津大学情报研究所天津 300350;

天津大学图书馆天津 300350;

天津大学情报研究所天津 300350;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 G250.252;
关键词
改进K-means聚类算法; 期刊研究; 社会网络; ESI; 熵权法;

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