學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)化運行與管理中的數(shù)據(jù)挖掘方法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，越來越多的數(shù)據(jù)被存儲起來，如何在這些海量的數(shù)據(jù)中尋找真正所需要的知識顯得尤為重要。數(shù)據(jù)挖掘作為一個多學(xué)科的交叉學(xué)科，能夠在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式和規(guī)則，是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識的重要手段。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖然滲透到了社會的各個方面，但在學(xué)術(shù)期刊上應(yīng)用卻比較少。論文以“期刊網(wǎng)絡(luò)化綜合運行管理平臺”為應(yīng)用背景，針對該平臺已有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，基于業(yè)務(wù)數(shù)掘庫與主題數(shù)據(jù)倉庫，采用數(shù)據(jù)挖掘方法對有關(guān)期刊運行

2、效率與管理質(zhì)量中的問題進行了研究，并將研究的結(jié)果形成新的質(zhì)量管理規(guī)則，運用到學(xué)術(shù)期刊在線運行管理中。
　　 首先，研究了學(xué)術(shù)不端行為的檢測方法，設(shè)計出了一種基于字符串匹配的文本復(fù)制檢測算法。通過抽取各期刊論文的特征，建立稿件信息數(shù)據(jù)倉庫，運用設(shè)計的檢測方法，先對數(shù)據(jù)倉庫中的論文進行研究方向和關(guān)鍵字的篩選，縮小比對范圍，然后再利用KMP算法對論文的摘要進行詳細(xì)檢查，把相同的文字顯示出來，為工作人員盡快準(zhǔn)確判別和發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)不端行為提供

3、了一種有效方法。
　　 其次，對投審稿信息進行了挖掘方法研究，依據(jù)統(tǒng)計分析法對稿源信息進行了統(tǒng)計挖掘分析，同時，提出了一種審稿專家的聚類分析方法。前者為工作人員從研究方向，基金類型等各個方面來了解稿源情況提供了依據(jù)，后者，則為工作人員構(gòu)建審稿專家?guī)旌秃侠硭蛯徧峁┝艘罁?jù)。
　　 最后，針對期刊運行與管理系統(tǒng)中日志文件的特點，基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，對系統(tǒng)日志進行了統(tǒng)計挖掘分析，為期刊的日常運行和維護提供了科學(xué)的分析方法和分析依據(jù)