基于聚类和关联规则的Altmetric TOP榜文献特征分析

摘要：

[目的/意义]研究热点论文的整体特征和传播特征,对学术影响力的提升和知识共享具有重要意义.[方法/过程]文章基于Altmetric TOP榜文献进行频数统计与分析,从学科、 期刊、 获取方式、 第一作者隶属国家(地区)以及前两位作者所属高校的分布探讨了文献总体特征;采取K-Means聚类将不同指标划分级别,并利用Apriori算法的关联规则探讨了不同情况下的文献传播特征.[结果/结论]研究发现,医药健康领域文献占比较大,人文学科社会影响力较低,信息与计算机科学领域单篇AAS和被引次数较高.开放和自由获取占比线性预测都呈现增长趋势,顺应了知识共享的发展趋势.同时,不同被引次数区间、AAS值区间、 学科、 国家(地区)和获取方式下,文献传播渠道存在较大差异.

关键词：Altmetrics;文献特征;K-Means;Altemetric TOP;关联规则

所属期刊栏目：41

分类号：G250.252(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：国家社会科学基金重大项目"基于大数据的科教评价信息云平台构建和智能服务研究"项目编号:19ZDA348

在线出版日期：2021-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：12-21,63