基于信息使用环境理论的引用行为研究:参考文献分析的视角

目前,学术界多开展引用动机和引文功能的相关研究,但对于引用偏好等引用行为却关注较少。基于Taylor的信息使用环境理论,本研究采用参考文献分析方法,全面揭示了施引者引用行为的特征和影响因素。研究将信息使用环境理论中的前三类要素分别通过学者特征、组织环境及论题进行定义,采用参考文献分析法提取第四类要素;随机抽取论文样本,针对上述四类特征进行编码并通过统计分析探讨影响施引者引用行为的因素。研究发现:学者的年龄、性别、教育水平、学术年龄、职业角色、职称、所属机构的类型和层次以及所从事的研究主题和类型,都能对质量、语种、数量、信息资源类型、论文新旧的引用偏好产生显著影响。研究表明:信息使用环境理论和参考文献分析法在引用行为研究中具有适用性。

基于文献计量学的权威中文公共管理学期刊论文的被引频次影响因素研究

本文通过整理《公共管理学报》《中国行政管理》《公共行政评论》2006—2015年发表的4123篇论文数据,实证研究了公共管理学三大权威期刊论文在被引频次上的影响因素。回归分析显示,在控制已发表时间、论文页数等变量的情况下,各期首篇与次篇论文、实证性论文、受纵向基金资助的论文在被引频次上显著高于其他论文,此外,探讨主题的热门程度、标题的简练程度以及作者单位的名校属性也有助于被引频次的增加。而在期刊编辑部偏爱方面,研究发现,从总体上看,三大期刊无论在论文发表过程中还是在期内排序方面,均不存在同单位作者偏爱。

考察文献活跃度特性的个性化引文推荐研究

本文通过将引文推荐问题转化为文献是否被引用的二元分类问题,发掘出影响文献被引用的关键特征,并依据这些特征提升了引文推荐的性能。在提取研究者的个性化引用偏好和常用的文献计量学特征的基础上,加入表征文献活跃度的特征指标,构建用以进行二元分类的特征库。利用Relief-F、RFE和LR3种方法从特征库中筛选出对文献是否被引具有重要价值的特征;利用朴素贝叶斯、SVM和Bagging3种分类器验证基于这些重要特征的引文推荐效果。实验结果表明,文献的活跃度特征、研究者的个性化引用偏好特征和文献对之间的主题相似性特征是提升引文推荐性能的关键因素。相对于基线方法,在这些关键特征上实施引文推荐,其准确率、召回率和F1值分别提升了6%、29%和26%。