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科学论文被引频次和下载量的影响因素分析
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
abstract第5-6页
第一章 引言第10-17页
    第一节 研究背景和意义第10-11页
    第二节 国内外研究现状第11-15页
        一、学术成就和论文影响力的评价方法第11-12页
        二、论文属性特征第12-14页
        三、论文引用的预测方法第14-15页
    第三节 研究目的和主要内容第15-16页
        一、研究目的第15页
        二、主要内容第15-16页
    第四节 论文结构安排第16页
    第五节 本文的创新点和不足之处第16-17页
第二章 模型及方法介绍第17-29页
    第一节 相关性检验方法第17-20页
        一、Pearson相关系数检验第17-18页
        二、Wilcoxon检验第18页
        三、Kruskal-Wallis检验第18-20页
        四、列联表数据的独立性检验第20页
    第二节 计数回归模型第20-22页
        一、Poisson回归模型第20-21页
        二、负二项回归第21-22页
        三、零膨胀模型第22页
    第三节 模型优劣的衡量准则第22-23页
        一、似然比检验第22-23页
        二、AIC、BIC准则第23页
    第四节 数据平衡化处理之SMOTE算法第23-24页
    第五节 二分类模型第24-26页
        一、Logistic回归模型第24-25页
        二、分类与回归树(CART)第25页
        三、支持向量机(SVM)第25页
        四、K最近邻(KNN)第25-26页
    第六节 二分类模型的评判准则第26-29页
        一、准确率第26页
        二、混淆矩阵第26-27页
        三、精准率和召回率第27页
        四、AUC值和ROC曲线第27-29页
第三章 中文期刊论文的特征分析和分布规律第29-49页
    第一节 数据预处理第29-30页
        一、原始数据第29页
        二、数据缺失处理第29页
        三、针对不同特征的数据清洗第29-30页
    第二节 中文期刊论文的特征分布第30-35页
        一、发表时间特征分布第30页
        二、学科类别和期刊等级特征分布第30-32页
        三、论文其他特征分布第32-35页
    第三节 被引频次和下载量的分布规律第35-49页
        一、被引频次的总体分布规律第35-36页
        二、下载量的总体分布规律第36-37页
        三、不同属性特征下的被引频次和下载量的分布规律第37-49页
第四章 论文被引频次和下载量的影响因素分析第49-59页
    第一节 模型变量的筛选第49-50页
    第二节 建立被引频次的计数模型第50-55页
        一、传统计数模型的拟合结果第50-51页
        二、零膨胀计数模型的拟合结果第51-53页
        三、模型选择第53-54页
        四、影响因素分析第54-55页
    第三节 建立下载量的传统计数模型第55-59页
        一、拟合结果第55-56页
        二、模型选择第56-57页
        三、影响因素分析第57-59页
第五章 中文期刊论文高频引用识别第59-73页
    第一节 论文被引频次的非平衡分析及处理第59-61页
        一、论文被引频次的非平衡问题第59-60页
        二、未处理的论文被引频次的分类结果第60页
        三、基于SMOTE算法的被引频次平衡化处理第60-61页
    第二节 对平衡数据进行论文高频引用识别第61-66页
        一、Logistic回归模型结果分析第61-62页
        二、CART模型分类树结果分析第62-63页
        三、SVM结果分析第63-64页
        四、K最近邻结果分析第64页
        五、分类效果比较第64-66页
    第三节 生物学和物理学的论文高频引用识别第66-73页
        一、Logistic回归模型结果分析第66-68页
        二、CART模型分类树结果分析第68-70页
        三、SVM结果分析第70-71页
        四、K最近邻结果分析第71页
        五、分类效果比较第71-73页
第六章 结论与展望第73-76页
    第一节 结论第73-75页
    第二节 展望第75-76页
参考文献第76-81页
附录第81-89页
    附录A 数据示例第81-83页
    附录B 代码(部分)第83-89页
致谢第89-90页

 
 
论文编号BS4338321,这篇论文共90
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