[發(fā)明專利]學術期刊評價方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110130012.2
• 申請日: 2011-05-18
• 公開（公告）號: CN102789459A
• 公開（公告）日: 2012-11-21
• 發(fā)明（設計）人: 張弛
• 申請（專利權）人: 張弛
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 駱蘇華

1.一種學術期刊評價方法，其特征在于，包括：

獲取待評價的學術期刊間的相互引用數據，建立評價用數據庫；

基于所述評價用數據庫中的數據，生成鄰接矩陣；其中，所述鄰接矩陣的第i行第j列的數值k代表編號為j的學術期刊引用編號為i的學術期刊共k次；

對所述鄰接矩陣中的向量進行調整，以生成歸一化鄰接矩陣；

基于衰減概率，基于所述歸一化鄰接矩陣生成評價用矩陣；

計算所述評價用矩陣的平穩(wěn)分布，獲得各學術期刊的重要程度。

2.根據權利要求1所述的學術期刊評價方法，其特征在于，還包括：將所述各學術期刊的重要程度導入所述評價用數據庫，生成各學術期刊重要程度的排序。

3.根據權利要求1所述的學術期刊評價方法，其特征在于，所述相互引用數據采用稀疏矩陣的方式存儲在評價用數據庫中。

4.根據權利要求1所述的學術期刊評價方法，其特征在于，所述對所述鄰接矩陣中的向量進行調整包括對非零向量的調整和對全零向量的調整；其中，所述對非零向量的調整為歸一化。

5.根據權利要求4所述的學術期刊評價方法，其特征在于，所述對全零向量的調整具體為：將全零向量修改為1/N向量，其中N代表待評價的學術期刊的總量。

6.根據權利要求1所述的學術期刊評價方法，其特征在于，所述對所述鄰接矩陣中的向量進行調整采用時間復雜度O(n2)的平凡算法。

7.根據權利要求1所述的學術期刊評價方法，其特征在于，所述基于所述歸一化鄰接矩陣生成評價用矩陣具體為：其中，為所述評價用矩陣，M為所述歸一化鄰接矩陣；d為衰減概率；E為全1矩陣，N代表待評價的學術期刊的總量。

8.根據權利要求1所述的學術期刊評價方法，其特征在于，所述計算所述評價用矩陣的平穩(wěn)分布采用冪法計算。

9.根據權利要求8所述的學術期刊評價方法，其特征在于，所述計算所述評價用矩陣的平穩(wěn)分布采用迭代方式。

10.根據權利要求9所述的學術期刊評價方法，其特征在于，所述迭代過程中，取平均分布作為初值迭代，比較迭代前后兩個分布之差，如差值小于某個閾值，即認為收斂。