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將總被引頻次和影響因子相結(jié)合來(lái)進(jìn)行期刊評(píng)價(jià)，影響最大和最早的應(yīng)該是CSSCI期刊評(píng)價(jià)，它是將這兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后進(jìn)行加權(quán)匯總，總被引頻次的權(quán)重是0.2，影響因子的權(quán)重是0.8，方法簡(jiǎn)捷。

關(guān)于學(xué)術(shù)期刊影響力指數(shù)(CI)的研究，由于該指標(biāo)推出時(shí)間還不長(zhǎng)，總體上討論不多。楊浦認(rèn)為CI有引導(dǎo)期刊向指標(biāo)優(yōu)化組合方向發(fā)展的作用，認(rèn)為在選取指標(biāo)時(shí)，除了考慮指標(biāo)自身的重要性，還要兼顧指標(biāo)之間的獨(dú)立性；處理指標(biāo)時(shí)，除了進(jìn)行歸一化處理，還要加入修正因子以平衡指標(biāo)提升難度的公平性；設(shè)定引導(dǎo)方向時(shí)，除了考慮數(shù)學(xué)上的合理性，更要符合期刊發(fā)展規(guī)律。丁筠以圖書情報(bào)領(lǐng)域19種核心期刊為研究對(duì)象，對(duì)CI指數(shù)與22種傳統(tǒng)期刊計(jì)量指標(biāo)的相關(guān)性進(jìn)行分析，得到與之顯著相關(guān)的15個(gè)指標(biāo)，經(jīng)主成分分析消除這15個(gè)指標(biāo)間的相關(guān)性后，將其用作BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的輸入向量，對(duì)CI值進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示了較高的預(yù)測(cè)精度。將總被引頻次和影響因子相結(jié)合來(lái)進(jìn)行期刊評(píng)價(jià)，影響最大和最早的應(yīng)該是CSSCI期刊評(píng)價(jià)，它是將這兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后進(jìn)行加權(quán)匯總，總被引頻次的權(quán)重是0.2，影響因子的權(quán)重是0.8，方法簡(jiǎn)捷。

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