基于社交媒体的论文影响力分析和预测

基于社交媒体的论文影响力分析和预测

【摘要】： 如何快速而准确地挖掘到有价值的文章,是论文影响力研究的一大目标,通过被引频次评价论文影响力已经得到广泛应用。然而论文被引频次有滞后性的特点,对于新发表的论文并不能通过被引频次对其影响力进行评价。本文利用社交媒体上的论文被提及的数据对学术论文影响力进行分析和预测,使用即时的社交数据解决新发表论文无法进行引文影响力评估的问题。首先,本文分析了不同学科在不同年份发表的论文在Twitter和Facebook上的覆盖率和提及率的发展变化趋势,系统地研究了学术论文信息在社交媒体上的分布情况,以确保社交媒体数据足以用来评估论文影响力。其次,本文通过分析论文被引频次和社交媒体数据的相关关系,探索传统的引用和社交媒体提及量是否有一定关联。研究发现,论文被引频次和社交媒体上的提及量体现了论文不同层面的影响力,并且两者关系受论文发表时间、研究方向等多方面因素影响。基于以上的研究,本文利用社交媒体的数据,考虑论文的关键词等特征属性,提出了新的论文影响力的预测模型来预测论文发表三年后的被引频次累积量,以解决新发表论文不能进行引文影响力评估的问题。并且使用Nature期刊论文数据对预测模型进行评估,并与传统的回归预测模型在四个学科上分别进行对比实验。实验表明本文提出的预测模型能够很好地预测论文的未来影响力,对所有四个学科来说效果比传统回归模型更好,预测结果更贴近论文实际的被引频次。

【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017

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