10.11925/infotech.2096-3467.2018.0354
Altmetrics与引文指标相关性研究
[目的]研究高质量期刊中论文的Altmetrics指标的相关特性,包括与被引次数相关性、学科差异性、分项指标的贡献度等,对比分析与已有基于全论文数据集分析结果的差异性,为正确理解和使用Altmetrics指标提供借鉴.[方法]选取Nature Index的68种高质量期刊为数据源,利用机器学习方法对论文进行学科分类,采用Spearman相关性分析方法,分析Altmetrics与被引次数之间的相关性及在各个学科中的差别,以及Altmetrics各分项指标的贡献度,并利用ROC曲线评估Altmetrics识别高被引论文的有效性.[结果]Altmetrics与被引次数的相关性存在学科差异;高质量期刊中,论文的Altmetrics分值与被引次数间的相关性增强;News、Blog、Twitter对Altmetrics得分的贡献度增大;Altmetrics有助于识别高被引论文.[局限]所选数据集覆盖年限较短,未进一步根据学科特点扩展数据集.[结论]对比以往全数据集的研究结果,Altmetrics在高质量期刊中的表现具有独特性,Altmetrics与被引次数之间具有强相关性.
Altmetrics指标、被引次数、相关性分析、ROC曲线分析
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P315;G312(大地（岩石界）物理学（固体地球物理学）)
2018-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
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