学术论文引用预测及影响因素分析

摘要: [目的/意义]在引文分析中，可通过论文的一些属性特征对其未来的被引情况进行预测，并通过预测结果对论文、论文作者、作者所属机构及出版物做出评价。[方法/过程] 从出版物、作者和论文三个方面对影响论文被引的多个因素展开研究，以图书馆学情报学领域被SCI索引的论文作为分析及验证数据，使用逻辑回归、GBDT、XGBoost、AdaBoost、随机森林等算法进行预测，使用多组评测指标对比不同预测方法的效果，并使用GBDT识别对论文被引影响较大的因素。[结果/结论]确定三个方面的影响因素对论文被引预测的影响程度，构建预测模型，并较好地预测论文在未来一段时间的被引情况。大量实验分析发现GBDT、XGBoost和随机森林的预测能力较强，且预测的时间段越长，效果也就相对越好。