基于Web社区的科研论文自动评价

论文摘要

科研论文的学术价值良莠不齐,质量高的论文能给读者带来丰富的知识。科研人员怎样才能获得高质量的论文,通常的方法是通过浏览的方法来进行筛选,但这是一件费时费力的事,因此需要采用一些自动或者半自动的方法来对科研论文进行评价。研究科研论文的评价方法对科研人员在阅读参考文献过程中很有意义。通常采用的科研论文评价方法有同行专家评价方法或者文献计量学方法。为了能快速、自动地获得学术质量高的科研论文,我们提出了基于Web社区的科研论文自动评价方法来实现科研论文的自动评价,这种新方法本质上是模拟同行专家来对科研论文进行评价的。基于个性化智能元搜索获得与用户查询主题密切相关原始论文集,利用论文之间的引用和被引用关系构造论文网络,利用社区发现技术形成论文社区,最后对社区内论文进行评价。同行专家组由社区内所有论文的作者组成,他们对该领域理解深入,能够对该社区的论文进行准确评价,他们对论文的学术价值的肯定实际上就是对科研论文的引用。在社区内通过引用分析法来实现科技论文自动评价。该方法在保持评价准确性的同时,极大地提高了效率,具有较大的实用价值。最后,将该方法的实验结果和其他检索工具作了比较,虽然也有一些待改善的地方,但是其结果在保持准确性的基础上,能实现快速自动的评价。同时在该方法的基础上设计开发了石鼓科研论文评价与推荐系统。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究目标与研究内容
• 1.4 论文组织
• 第2章 科研论文评价
• 2.1 科研论文评价方法
• 2.1.1 文献计量学分析法
• 2.1.2 同行专家评议
• 2.1.3 综合评价
• 2.2 科研论文评价模型
• 2.2.1 评价模型概述
• 2.2.2 采用线性求和的数学模型
• 2.2.3 模糊综合评价模型
• 2.3 科研论文数据库检索系统
• 2.3.1 Web of Science
• 2.3.2 Scopus
• 2.3.3 Google Scholar
• 第3章 Web社区发现技术
• 3.1 引言
• 3.2 Web 社区发现算法
• 3.2.1 基于HITS 算法
• 3.2.2 基于二分有向图
• 3.2.3 基于网络流量的技术
• 3.3 Web 社区发现算法比较分析
• 第4章 基于Web社区的科研论文评价方法
• 4.1 基于Web 社区的科研论文评价原理
• 4.2 基于Web 社区的科研论文自动评价算法
• 4.2.1 原始论文集的选取
• 4.2.2 构造论文网络
• 4.2.3 形成论文社区
• 4.2.4 评价与排序
• 4.3 本章小结
• 第5章 石鼓论文评价与推荐系统
• 5.1 石鼓论文评价与推荐系统分析与设计
• 5.2 类图
• 5.3 系统工作流程及其图表示
• 5.4 石鼓论文评价与推荐系统数据库设计
• 5.5 基于J2EE 技术的系统实现
• 5.5.1 J2EE 概述
• 5.5.2 EJB 技术与实现
• 5.5.3 servlet 技术与实现
• 5.5.4 JDBC 技术与实现
• 第6章 总结和展望
• 参考文献
• 成果目录
• 致谢