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文檔簡介
1、科技文獻的數(shù)量呈爆炸性增加，科研知識的演變和進化更加迅捷，難以快速掌握。如何從大量科技文獻中快速分辨出具有較高閱讀價值的文獻成為研究者普遍關(guān)注的問題。
被引頻次是指在一段指定的時間段內(nèi)科技文獻被其他文獻引用的次數(shù)，是評估科技文獻影響力和質(zhì)量的重要方法。但被引頻次的統(tǒng)計易受到當前時間點的限制，很難獲得未來時間段內(nèi)的被引用情況，進而影響對科技文獻在科技貢獻力方面的評估。亟待提供一種自動化地預(yù)測科技文獻被引頻次的方法，更快的識別有潛
2、力的文獻，促進科學研究和新知識的傳播。
本文研究科技文獻被引頻次預(yù)測算法。
本文具體研究內(nèi)容如下：首先提出對國際頂級數(shù)據(jù)挖掘比賽KDDCUP中冠軍算法進行優(yōu)化改進，在劃分訓練和測試集合之前加入對文獻主題詞的分析，按照主題詞對文獻集合進行聚類，在每個類中進行回歸預(yù)測，以減少因為主題時間點引用情況差異對預(yù)測準確性的影響。實驗分析顯示，改進的算法比原算法的預(yù)測準確度提高3.4％。
其次針對目前已有算法的不足，本文
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