基于BJRC模型的学术论文创新度测量研究

当前,学术论文产出与日俱增,在众多学术论文中快速找出创新度较高的成果是亟需解决的重要研究课题。在阐述学术论文创新度影响因素的基础上,本文构建了一种基于作者前期积累(B)、载体影响因子(J)、被认可程度(R)、内容相似度(C)四个方面的BJRC学术论文创新度测量模型。利用2015—2017年“人工智能”主题下的学术论文被专利引用的次数进行模型验证分析,从内部和外部两个方面进行了对比研究。结果表明,本文构建的BJRC学术论文创新度测量模型是科学合理的,有助于简单直接地识别出年度最具有创新价值以及部分创新度比较高的学术论文,具有一定的实践意义,未来可以拓展到某一学科或者更大学术领域的学术论文创新度测量。