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重点学术期刊专项基金管理中的期刊评价——基于简化的区间数据主成分分析方法

引用
国家自然科学基金委设立"重点学术期刊专项基金"资助国内优秀学术期刊,在优秀期刊的遴选和资助效果评价过程中,存在期刊数量大,评价指标多等问题.基于此,提出一种针对大规模高维数据的简化的区间数据主成分分析方法(simplified principal component analysis, SPCA).该方法将区间主成分分析分解成2个基本阶段:第一是如何更加简单和高精度地计算数据集合的主轴,第二是如何绘制可视性与可解释性都更强的主平面图,以增强研究人员对大规模数据主要特征的洞察能力.采用SPCA方法,一方面能够从整体上研究各学科期刊的差异,说明学科之间的不可比较性;另一方面能够筛选出衡量期刊水平的关键指标,遴选优秀期刊,同时分析连续受资助期刊的动态资助效果.

区间数据、SPCA、主平面图、期刊评价、资助效果分析

13

G202;G312(信息与传播理论)

国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目70821061;国家自然科学基金重点资助项目70531010;国家自然科学基金资助项目70771004,J0824301

2010-08-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

88-94

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