融合BP神经网络的学术话语权评价方法探讨
2022-06-23分类号:G206
【部门】武汉大学中国科学评价研究中心 武汉大学信息管理学院
【摘要】[目的/意义]学术话语权是中国国际话语权体系中不可分割的一部分,是国家政治、经济、科学技术软实力的主要表现,对学术话语权评价方法进行剖析,综合比较不同方法的优劣与稳定性,有助于为学术话语权评价提供一定参考。[方法/过程]采用6种无需综合评价值的赋权法进行单一模型评价,对通过非参数检验后的结果进行模糊组合评价,减少单一评价倾向,提高评价公信力,并引入BP神经网络,基于梯度下降算法构建神经网络模型。[结果/结论]构建基于创新引领指数的学术引领力、基于引文分析指标的学术影响力与基于Altmetrics指标的学术传播力三维度的学术话语权评价体系,模糊Borda评价可以综合考虑单一模型的评价值大小与评价序相对秩次,实现客观信息的内部组合,相较于单一评价模型有更高的准确度,并基于此构建了融合BP神经网络的学术话语权评价模型。
【关键词】学术话语权 BP神经网络 评价方法 客观赋权 模糊组合评价
【基金】国家社会科学基金重大项目“构建中国话语权的评价科学理论、方法与应用体系研究”(项目编号:18ZDA325)研究成果之一
【所属期刊栏目】图书情报工作
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