【摘 要】
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数据驱动科学研究范式下,学术影响力预测研究受到越来越多的关注。作为科学学预测研究的重要组成部分,学术影响力预测研究旨在对论文、学者、期刊、机构等学术实体未来的科学影响力进行预测,从而指导科学研究和科研管理。本文系统地梳理了论文、学者、机构、期刊、项目、专利等不同学术实体影响力预测研究的进展;在概括各类预测研究以及相关特征基础上,总结了学术影响力预测研究的指标体系、方法体系和特征体系。在数据生产要素化、数据开放与数据共享的进一步推动下,有望形成新的综合性影响力指标,随着新的特征提取技术和时间序列预测模型的发
【机 构】
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中国人民大学信息资源管理学院,武汉大学信息管理学院,安徽财经大学管理科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目“基于广度学习的学科主题演化预测研究”(72004221),“科学知识扩散网络的语义增强型多重路径识别研究”(71603195),中国博士后科学基金面上资助项目“基于动态知识图谱的学科主题演化预测研究”(2019M660908)。
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数据驱动科学研究范式下,学术影响力预测研究受到越来越多的关注。作为科学学预测研究的重要组成部分,学术影响力预测研究旨在对论文、学者、期刊、机构等学术实体未来的科学影响力进行预测,从而指导科学研究和科研管理。本文系统地梳理了论文、学者、机构、期刊、项目、专利等不同学术实体影响力预测研究的进展;在概括各类预测研究以及相关特征基础上,总结了学术影响力预测研究的指标体系、方法体系和特征体系。在数据生产要素化、数据开放与数据共享的进一步推动下,有望形成新的综合性影响力指标,随着新的特征提取技术和时间序列预测模型的发
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