专利名称：学术期刊评价方法
技术领域：
本发明涉及电子数据处理技术，尤其涉及一种学术期刊评价方法。
背景技术：
目前，学术期刊评价的传统方法包括计算影响因子等方式，由于其评价的信息有限，因此，难以衡量学术期刊的综合实力。并且，在现有的学术期刊评价技术中，如果引入更多的信息，则必然会导致需要配备高水平的电子设备，耗费过多的系统资源，或者需要占用较多的处理时间，其效率通常不闻。
因此，如果采用更多的信息来对学术期刊进行高效率的评价，同时不需要配备高水平的电子设备，不需要耗费过多的系统资源，则需要在现有的学术期刊评价方法的基础上，提供一种创新的学术期刊评价方法。
发明内容
本发明解决的问题是提出一种新的学术期刊评价方法，可以提高数据处理的效率。为解决上述问题，本发明提供一种学术期刊评价方法，包括获取待评价的学术期刊间的相互引用数据，建立评价用数据库；基于所述评价用数据库中的数据，生成邻接矩阵；其中，所述邻接矩阵的第i行第j列的数值k代表编号为j的学术期刊引用编号为i的学术期刊共k次；对所述邻接矩阵中的向量进行调整，以生成归一化邻接矩阵；基于衰减概率，基于所述归一化邻接矩阵生成评价用矩阵；计算所述评价用矩阵的平稳分布，获得各学术期刊的重要程度。可选地，还包括将所述各学术期刊的重要程度导入所述评价用数据库，生成各学术期刊重要程度的排序。可选地，所述相互引用数据采用稀疏矩阵的方式存储在评价用数据库中。可选地，所述对所述邻接矩阵中的向量进行调整包括对非零向量的调整和对全零向量的调整；其中，所述对非零向量的调整为归一化。可选地，所述对全零向量的调整具体为将全零向量修改为1/N向量，其中N代表待评价的学术期刊的总量。可选地，所述对所述邻接矩阵中的向量进行调整采用时间复杂度0(n2)的平凡算法。可选地，所述基于所述归一化邻接矩阵生成评价用矩阵具体为_ = dM + -—其中，为所述评价用矩阵，μ为所述归一化邻接矩阵；(1为
' N ； M衰减概率；E为全I矩阵，N代表待评价的学术期刊的总量。可选地，所述计算所述评价用矩阵的平稳分布采用幂法计算。可选地，所述计算所述评价用矩阵的平稳分布采用迭代方式。可选地，所述迭代过程中，取平均分布作为初值迭代，比较迭代前后两个分布之差，如差值小于某个阈值，即认为收敛。与现有技术相比，本发明具有以下优点由于将相互引用数据采用矩阵的形式存储，并且进行归一化等多项处理后得到评价用矩阵，计算所述评价用矩阵的平稳分布即获 得评价结果，因此可以在处理过程中引入多种信息，并且处理过程效率高，对资源的消耗较小。
图I是本发明实施例一的学术期刊评价方法的流程图。
具体实施例方式本发明中，将相互引用数据采用矩阵的形式存储，并且进行归一化等多项处理后得到评价用矩阵，计算所述评价用矩阵的平稳分布即获得评价结果，因此可以在处理过程中引入多种信息，并且处理过程效率高，对资源的消耗较小。为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式
做详细的说明，由于重点在于说明本发明的原理，所以不必按比例制图。请参考图1，本发明实施例一的学术期刊评价方法包括步骤S11，获取待评价的学术期刊间的相互引用数据，建立评价用数据库；步骤S12，基于所述评价用数据库中的数据，生成邻接矩阵；其中，所述邻接矩阵的第i行第j列的数值k代表编号为j的学术期刊引用编号为i的学术期刊共k次；步骤S13，对所述邻接矩阵中的向量进行调整，以生成归一化邻接矩阵；步骤S14，基于衰减概率，基于所述归一化邻接矩阵生成评价用矩阵；步骤S15，计算所述评价用矩阵的平稳分布，获得各学术期刊的重要程度。下面以一个实例对本发明实施例进行详细描述。本实例中，以Web Of Science网站2008年收录的共6620册自然科学学术期刊为基础进行评价。Web Of Science网站是由Thomson公司维护,其数据库中收录了众多自然、社会科学权威学术期刊的信息，包括各学术期刊的影响因子，每年引用各学术期刊文章数，被各学术期刊文章引用数等等数据。各学术期刊之间的引用关系构成了有向图，这种引用关系是有权重的。如果绘制用来表示学术期刊引用关系的带权有向图(图略)，则每个顶点表示某一学术期刊，每个箭头i_ > j代表学术期刊i引用学术期刊j，该箭头上的权重即为学术期刊i对学术期刊j的引用数。
权利要求
1.一种学术期刊评价方法，其特征在于，包括 获取待评价的学术期刊间的相互引用数据，建立评价用数据库； 基于所述评价用数据库中的数据，生成邻接矩阵；其中，所述邻接矩阵的第i行第j列的数值k代表编号为j的学术期刊引用编号为i的学术期刊共k次； 对所述邻接矩阵中的向量进行调整，以生成归一化邻接矩阵； 基于衰减概率，基于所述归一化邻接矩阵生成评价用矩阵； 计算所述评价用矩阵的平稳分布，获得各学术期刊的重要程度。
2.根据权利要求I所述的学术期刊评价方法，其特征在于，还包括将所述各学术期刊的重要程度导入所述评价用数据库，生成各学术期刊重要程度的排序。
3.根据权利要求I所述的学术期刊评价方法，其特征在于，所述相互引用数据采用稀疏矩阵的方式存储在评价用数据库中。
4.根据权利要求I所述的学术期刊评价方法，其特征在于，所述对所述邻接矩阵中的向量进行调整包括对非零向量的调整和对全零向量的调整；其中，所述对非零向量的调整为归一化。
5.根据权利要求4所述的学术期刊评价方法，其特征在于，所述对全零向量的调整具体为将全零向量修改为1/N向量，其中N代表待评价的学术期刊的总量。
6.根据权利要求I所述的学术期刊评价方法，其特征在于，所述对所述邻接矩阵中的向量进行调整采用时间复杂度0(n2)的平凡算法。
7.根据权利要求I所述的学术期刊评价方法，其特征在于，所述基于所述归一化邻接
8.根据权利要求I所述的学术期刊评价方法，其特征在于，所述计算所述评价用矩阵的平稳分布采用幂法计算。
9.根据权利要求8所述的学术期刊评价方法，其特征在于，所述计算所述评价用矩阵的平稳分布采用迭代方式。
10.根据权利要求9所述的学术期刊评价方法，其特征在于，所述迭代过程中，取平均分布作为初值迭代，比较迭代前后两个分布之差，如差值小于某个阈值，即认为收敛。
全文摘要
公开一种学术期刊评价方法。包括获取待评价的学术期刊间的相互引用数据，建立评价用数据库；基于所述评价用数据库中的数据，生成邻接矩阵；其中，所述邻接矩阵的第i行第j列的数值k代表编号为j的学术期刊引用编号为i的学术期刊共k次；对所述邻接矩阵中的向量进行调整，以生成归一化邻接矩阵；基于衰减概率，基于所述归一化邻接矩阵生成评价用矩阵；计算所述评价用矩阵的平稳分布，获得各学术期刊的重要程度。
文档编号G06F17/30GK102789459SQ20111013001
公开日2012年11月21日 申请日期2011年5月18日 优先权日2011年5月18日
发明者张弛 申请人:张弛