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51.
K-means算法研究综述   总被引:4,自引:0,他引:4  
对聚类分析中的基本算法K-means算法中的K值确定、初始聚类中心选择以及分类属性数据处理等主要问题进行综述,理清K-means算法的整个发展脉络及算法研究中的热点和难点,提出改进K-means聚类算法的思路。  相似文献   
52.
以2009年版《中国科技期刊引证报告(扩刊版)》选用的中国科技论文统计源科技期刊为数据来源,对首都医科大学主办的医学期刊的总体学术水平、学科地位、影响因子、即年指标、基金论文比等多项指标进行了分析。得出首都医科大学主办的医学期刊总体水平相对较高,特色学科和高校优势对医学期刊的发展起到推动和引领作用。  相似文献   
53.
学术期刊多属性评价方法的可比性研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
构建学术期刊多属性评价方法的分类体系,从理论上论证绝大多数非线性评价方法和大多数线性评价方法的不可比问题,并以TOPSIS法为例,用农业期刊评价的具体数据进行验证。认为学术期刊评价方法的不可比问题必须引起足够的重视,评价目的与评价方法的选择密切相关,并且与评价方法的可比性相关,期刊评价机构应该尽量公布评价数据、评价方法与评价结果,只有纯主观评价法才具有广泛的可比性。  相似文献   
54.
基于利益相关者分析的学术期刊评价指标选择研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文以学术期刊评价机构的视角,从评价机构、期刊社、作者、读者的关系分析入手,兼顾指标的人为操纵水平、指标的相对独立性、宏观和微观对学术期刊评价指标进行选取.认为对于期刊影响力指标要优先选用;对于期刊来源指标可以适当选取平均引文数指标和引用半衰期指标,其它指标不宜选取;对于期刊效益指标可以选取国际检索论文指标和国内检索论文指标,期刊获奖指标适当选用;对编辑质量指标一般不宜选取.  相似文献   
55.
数据包络分析在科技评价中的指标优化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决数据包络分析在科技评价中的指标选取与模型优化问题,本文建立效率回归模型,首先采用数据包络分析方法对科技投入产出进行效率测度,然后将效率作为被解释变量,将所有投入产出指标作为解释变量,运用多元线性回归进行分析,根据科学学理论、统计检验值、拟合优度等对投入产出指标进行调整,直到模型相对稳定为止。本方法也可广泛应用于社会经济投入产出系统的指标选取和模型优化。  相似文献   
56.
 为了研究同行评议与指标体系评价结果之间的关系,本文基于《泰晤士报高等教育增刊》2007年世界大学排名数据,利用多元回归分析和Kappa一致性检验法进行了研究。研究发现,数据丰富程度影响同行评议与指标评价的一致性;在数据不足的情况下,辅以同行评议进行综合评价是较优的选择;可用回归拟合优度对数据丰富程度进行判断;同行评议也有其适用范围,权威的同行评议可以作为指标体系权重赋值以及指标选取的重要依据;在数据较为丰富的情况下可以向同行评议专家提供原始数据。  相似文献   
57.
分析搜索引擎评价与搜索引擎可用性分析两者的关系,并结合搜索引擎查询信息的三阶段特点分析搜索引擎可用性评价的要求,基于可用性评价指标的4大来源构建搜索引擎可用性评价指标层次模型,并用德尔菲法计算评价指标的权重,最终形成一个具有应用价值的搜索引擎可用性评价指标体系。  相似文献   
58.
学市期刊的引用认同分析——以Scientometrics为例   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对Scientometrics的引文量、引用刊数及自引率,引用核心期刊圈进行了统计分析,得出了该刊的期刊引用特征、引用风格与趋势、专业特点及在学科交流中发挥的作用。期刊引用认同分析结合其他评价指标可以更客观地评价期刊的质量,期刊引用认同在评价期刊全景中的作用值得探讨。  相似文献   
59.
在分析科技评价要素与外部专家关系的基础上,将外部专家对科技评价的贡献进行分类,进而分析评价者应该向外部专家提供哪些信息,最后就评价者与外部专家互动的注意事项进行了讨论.研究认为,科技评价工作是一项复杂的系统工程,仅靠评价者独自的力量想做好评价工作是比较困难的,外部专家的作用不仅仅是同行评议.必须充分尊重外部专家的意见,做好评价工作的组织与管理,提高与外部专家沟通的效率,从而保证评价工作的质量.  相似文献   
60.
本文从高校人文社科期刊分级的意义入手,分析了高校期刊分级中存在的区分度低、综合性期刊和新兴学科交叉学科重视不够、本校学报定级偏高、期刊分级周期过长等问题,并提出了相应的改进措施.  相似文献   
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