应用变异系数识别睡美人文献研究

[目的/意义]回顾现有的睡美人文献识别方法,梳理不同方法的优缺点,尝试兼顾准确性与易操作性来改进睡美人文献的识别方法。[方法/过程]基于目前发展较为成熟的Bcp指数识别法,借鉴其利用引文曲线"离散程度"进行识别这一核心思想,引入统计学中的"变异系数"概念,将其应用于不同引文曲线类型的区分,从而提出用以识别睡美人文献的PCV指数。[结果/结论]识别结果显示,PCV指数能够较为简单、准确地识别睡美人文献,且该方法对总被引次数具有较低的依赖性。     

睡美人与王子文献的识别方法研究

[目的/意义] 研究睡美人与王子文献的识别方法。分析唤醒机制,为未来在学术交流体系中发现"王子"作者,发掘、唤醒低被引和零被引文献的潜在价值提供理论依据。[方法/过程] 采用被引速率指标和睡美人指数两种客观指标识别1970-2005年临床医学四大名刊上发表的睡美人文献;基于以下4个原则寻找唤醒睡美人的王子文献:①发表于被引突增的附近年份;②本身被引次数较高;③与睡美人文献的同被引次数高;④在年度被引次数曲线上,王子文献对睡美人文献的"牵引或拉动"作用非常显著,即至少在睡美人文献引用突增的附近年份,王子文献的年度被引次数应高于睡美人文献。[结果/结论] 由于考虑了全部引文窗的引文曲线,被引速率指标能够识别出那些被引生命周期长、至今仍持续不断高频被引的论文;睡美人指数能够快速识别出睡美人文献,但却无法反映年度被引次数达到峰值之后的引文曲线;将被引速率+发表最初5年年均被引次数两个指标结合起来能够更好地识别睡美人文献。分析发现,综述、指南、著作等"共识型"的文献对于引发那些提出了新思想但尚未被认可的睡美人文献的被引突增起到了关键作用。建议事后识别睡美人文献可采用客观指标与主观界定相结合的方法,事前预测睡美人文献要注意追踪其是否被"共识性"文献推荐和引用,学术评价要特别关注被引速率低的论文。     

睡美人文献识别方法分析与改进构想

[目的/意义] 睡美人文献是指那些发表初期遭遇长时间的冷遇,随后突然引起广泛关注的文献。这些文献往往蕴含着重大科学发现,对其进行识别研究具有重大意义。通过对现有识别方法的梳理和分析,提出识别睡美人文献方法的改进思路和做法。[方法/过程] 明确以高被引文献作为睡美人文献识别研究的对象,选取文献年被引频次累积变化趋势作为研究切入点,提出累积被引速度和累积被引加速度两个指标,明确自引的处理方法。[结果/结论] 提出睡美人文献识别方法的改进思路与实证路线,在一定程度上优化了识别方法,同时为睡美人文献预测方法的研究提供一定的基础。     

专利文献中的睡美人现象分析与研究

[目的/意义]"睡美人"文献是对科学论文中存在的迟滞认可现象的描述，而延迟发现与延迟关注的现象也同样存在于技术文献中。在梳理文献中的睡美人、专利沉睡现象及专利引文分析的相关研究后，将此概念引入到专利信息分析中，揭示专利文献中存在的睡美人现象。[方法/过程]以美国专利商标局和美国国家经济研究局发布的专利及其引证信息为基础，使用睡美人文献经典识别方法识别出睡美人专利，对其进行特征分布分析，并选取典型案例进行研究。[结果/结论]结果证明专利文献中也存在睡美人现象，且拥有专利文献特有的特征，为后续睡美人专利的识别与唤醒奠定基础，进而为及早发现并利用此类有价值的专利文献提供解决方案，促进知识流动和技术迭代，提高科研效率，加速科学发现。     

颠覆性技术识别方法发展现状及启示

[目的/意义]颠覆性技术能变革传统生产模式和消费结构，使产业格局巨变。识别潜在颠覆性技术有助于抢占科技制高点，在科技竞争中取得先发优势。[方法/过程]通过主题检索和引文回溯搜集文献，梳理颠覆性技术现阶段的主要识别方法。[结果/结论]发现方法的选择与研究人员学科背景密切相关，根据研究人员的主要研究领域，将其划分为图书情报、工程管理、经济研究和Christansen流派4类识别方法。在此基础上对识别方法进行7个维度的比较，指出现有方法存在3个问题：过度依赖专家评价、识别标准针对性不足和超前识别效果不佳，其中识别标准针对性不足是核心问题。鉴于此，在后续研究中应当从多种角度不断探究和完善技术颠覆潜力的评价方法。     

基于Altmetrics的睡美人文献识别方法研究

本质上,Altmetrics与被引频次均是对于学术成果影响力的计量,那么在引文中出现的“睡美人”现象,在Altmetrics中也同样存在。睡美人文献具有重要科研价值,实现基于Altmetrics的睡美人文献的早期识别,可以提升文献利用率,提升公众智慧,反映公众对科学的关注。设计识别方法用于识别现有的睡美人文献,是实现睡美人文献早期识别的第一步。基于Altmetrics的睡美人文献最重要的两个特点是较长的睡眠时间和关注的突增,以这两个特点为核心,本文参考四分位数和Bcp指数的思路,设计了一种基于Altmetrics的睡美人文献识别方法——ASB指数（altmetrics sleeping beauty index）。以关注度排名前1%的文章作为高关注度文献,形成实验集对ASB指数的识别效果进行检验,比较ASB值最高、中位、末位各10篇文章的关注累积曲线和指标特征,观察ASB指数的识别效果。检验结果表明,ASB指数对基于Altmetrics的睡美人文献识别效果良好。     

高被引论文与“睡美人”论文引用曲线及影响因素研究

[目的/意义]通过对潜在“睡美人”论文的引用分布分析,提炼其特征,以期为“睡美人”论文的预判研究提供思路。[方法/过程]采用引用曲线这一更为直观的反映论文引用分布的方法,以“天文学和天体物理”这一领域为例,构建其10的高被引论文、“睡美人”论文的10-20年被引用数据并进行引文分布的对比分析。[结果/结论]研究发现两类文献的引用曲线模式及特点——高被引论文的持续增长型、显峰型、双峰型、振荡型,“睡美人”论文的持续增长型、显峰型、双峰型、振荡型、稳定型等被引用曲线模式;针对施引文献、研究主题演化方向探讨了各模式引用曲线形成的相关因素,发现两类文献达到引用高峰的时间存在差异。     

基于K值算法的图书情报领域“睡美人”文献识别

[目的/意义]鉴于国内对"睡美人"文献研究的不足,介绍一种新的识别"睡美人"文献的方法——K值算法,并利用该算法识别图书情报学（Information Science&Library Science,ISLS）领域的"睡美人"文献。研究对发现ISLS领域科技成果的发明人和倡导者、保护并促进重大科学发现的推广应用等均具有重要意义。[方法/过程]以Web of Science数据库中1988-2007年ISLS领域的3460篇文献为例,构成识别"睡美人"文献的数据集,利用K值算法识别其中的"睡美人"文献,总结ISLS领域"睡美人"文献的特征,并分析其唤醒机制。[结果/结论]结果表明,K值算法能够较好地识别ISLS领域的"睡美人"文献,用该算法从ISLS领域文献中共识别出6篇"睡美人"文献,这些文献的沉睡时长从7-14年不等,其研究内容主要是新方法、新系统在医学上的应用。唤醒上述"睡美人"文献的动因包括：理论和技术的后续发展、系统的商业化、作者后来赢得的声誉、知名学者的引用等。     

科技论文引用对象研究综述

[目的/意义] 为更好地提升基于内容的引文分析效果，对国内外引用对象相关研究进行调研总结，为引用内容分析研究提供借鉴。[方法/过程] 通过调研国内外引用对象相关研究，梳理引用对象的概念定义、分类体系、应用领域和自动化识别等方面研究进展，总结当前引用对象研究不足并提出未来发展方向。[结果/结论] 引用对象从语义层面评价文献学术研究的贡献和利用价值，为引文分析方法增加了重要维度。引用对象研究需要从理论、技术和应用三个方向进行深化：理论上，加强多维度引用对象特征的研究和分析；技术上，探索基于大规模语料的自动化识别方法；应用上，尝试基于引用对象的科研评价服务。     

用无参数指标Bcp识别睡美人文献及其作者动态h指数变化规律

识别睡美人文献,发现其作者的动态h指数变化规律,可多维度观察睡美人文献,并从作者影响力角度探索睡美人文献的唤醒要素。本文结合识别睡美人文献的参数标准与无参数指标Bcp的计算方法,建立了基于Bcp无参数指标的睡美人文献识别标准,依据Bcp指数的计算和Bcp无参数指标识别标准,识别出Science、Nature和PNAS三大期刊高被引文献中的睡美人文献作为研究样本,并从中筛选高Bcp指数的代表性睡美人文献,探讨其作者影响力指标h指数的动态变化规律。研究结果表明:根据Bcp识别标准的睡美人文献比例为238%,与前人研究的比例比较吻合,该标准被验证具有可行性;睡美人文献的出现与唤醒时间分布规律具有阶段性特征,且各阶段相互对应,但先后顺序不同;睡美人文献作者历年动态h指数曲线整体呈线性趋势;存在部分具有特殊上升规律的动态h指数曲线的典型“睡美人作者”。图6。表1。参考文献35。     

学术论文引用预测研究进展

[目的/意义] 对学术论文引用预测影响因素和预测方法进行梳理,分析现存问题并提出发展方向。[方法/过程] 采用文献调研法,综述国内外研究进展,总结预测影响因素和预测方法的相关内容和特点。[结果/结论] 现有影响因素指标繁多,无统一标准;预测方法理论基础薄弱;引文预测动态性研究不足;预测模型通用性受限。未来应加强引文预测的理论研究、加强传统文献计量和替代计量的结合、加强自然语言处理的深度应用、建立统一的基线标准、构建更加精准的预测模型。     

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��[Purpose/significance] This paper summarizes the influencing factors and prediction methods of academic paper citation, analyzes the existing problems and proposes the future development directions.[Method/process] This paper used the literature research method to review the research progress of academic papers at home and abroad, and summarized the relevant content and characteristics of influencing factors and prediction methods.[Result/conclusion] There are many indicators of influencing factors, but there is no unified selection criteria. The theoretical basis of prediction methods is weak. The research on dynamics of citation prediction is insufficient. The generality of prediction models is limited. In the future, we should strengthen the theoretical research of citation prediction methods, the combination of traditional bibliometrics and alternative metrics, the deep application of natural language processing, and establish a unified baseline standard, a more accurate prediction model.     

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��[Purpose/significance] Through the fitting analysis of the citation curves of emerging technology topics, this paper refined and summarized the main types and characteristics of the citation curves, in order to provide a useful reference for the study of prediction methods for radical innovation topics at the micro level.[Method/process] Firstly, the hypothesis of using citation curves to trace the emerging technology topics to produce radical innovation was proposed and the concept and measurement method of the transition index were proposed. The criteria of predicting radical innovation were summarized and the method model of radical innovation identification was constructed from the two dimensions of knowledge transition and continuous growth. Then used the time slices cited data of each emerging technology topic to construct the citation curves, classify and summarize the types and characteristics of citation curves of different emerging technology topics.[Result/conclusion] The citation curves of emerging technology topics includes four types:continuous growth in the near future; continuous decline in the near future; short life cycle; consistent trends in similar years. According to the identification criteria of radical innovation, the citation curves have the potential to become radical innovation if they have many transitions and a large transition range, and the highest citation peak occurs later, and maintains a high citation rate in the near future with a sustained stable or rapid growth. Combined with the assessment of the prediction results by domain experts and the research progress of different emerging technology topics, it is verified that the citation curve fitting analysis can effectively predict the breakthrough of emerging technology topics.     

新兴技术识别方法研究综述

[目的/意义] 对国内外新兴技术识别方法进行系统梳理,总结研究现状,分析存在问题,为今后新兴技术识别方法的研究提供参考。[方法/过程] 在文献调研与计量分析的基础上,归纳总结目前主流的新兴技术识别方法,结合典型案例分析各类方法的特征及其在新兴技术识别过程中的优缺点,并为未来新兴技术识别方法研究提出建议。[结果/结论] 目前的新兴技术识别方法既有定量的,也有定性的,常见的方法包括基于测度模型、文献计量以及文本挖掘的方法,且越来越倾向于多方法融合应用,不过现有研究仍然存在一些不足。未来对新兴技术识别方法的研究应该加强对新兴技术本质特征的探究,加强具体识别方法对新兴技术的解释意义,以及从数据源、识别方法两方面共同提升新兴技术识别的时效性;同时,还应该加强对新兴技术识别中多源数据有效融合与应用方法的探索。     

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��[Purpose/significance] The paper systematically analyzes the identification methods of emerging technologies at home and abroad, then summarizes research status and analyzes existing problems to provide reference for future research on identification methods of emerging technologies.[Method/process] On the basis of literature research and bibliometric analysis, this paper summarized the current mainstream identification methods of emerging technologies and analyzed its characteristics and its impact on the research of identification methods of emerging technologies combined with typical cases, then proposed suggestions for future research on identification methods of emerging technologies.[Result/conclusion] The current identification methods of emerging technologies conclude quantitative methods and qualitative methods. The common identification methods of emerging technologies are mainly based on measurement models, bibliometrics and text mining methods, and they are increasingly inclined to be multi-method fusion. However, there are still some deficiencies in the research. Future research on identification methods of emerging technologies should strengthen the exploration of the essential characteristics of emerging technologies, and strengthen the interpretation of specific identification methods to emerging technologies, and promote the timeliness of identification of emerging technologies from data sources and identification methods as well as Strengthen the exploration of effective fusion methods and application methods of multi-source data in the identification of emerging technologies.     

利用引文构建的主题模型研究进展

[目的/意义] 概率主题模型算法在不断得到改进与扩展，本文对国内外已有的利用引文构建的主题模型进行研究，分析和对比不同模型的生成过程与算法，并探讨利用引文构建的主题模型在科技文本分析中的应用与可扩展的研究方向。[方法/过程] 通过Web of Science数据库和CNKI数据库获取国内外利用引文构建主题模型的相关文献，经人工判读后筛选出具有代表性的文献，对这些文献中利用引文构建的主题模型，从建模思想、生成过程、参数估计与推断算法等方面进行对比与分析。[结果/结论] 目前国内外利用引文构建的主题模型主要包括研究主题与引文分布的主题模型、研究被引与施引主题间关系的主题模型，以及基于引用内容的引用主题模型；主题模型中引入引文信息后，能够获得更完整的主题内容和特定主题下的重要文献，并可识别施引文献和被引文献之间主题间的关系及影响；已有的模型多集中在概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis，PLSA）和潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）主题模型基础上进行扩展。未来可扩展研究引入引用内容的主题模型、模型的性能优化和评价方法、模型的应用研究等。     

颠覆性技术识别方法述评

[目的/意义] 通过对国内外颠覆性技术概念和颠覆性技术识别方法进行文献梳理,分析存在的问题,提出未来颠覆性技术识别可能的研究视角。[方法/过程] 利用文献调研法归纳总结了6种颠覆性技术识别方法,分析各种识别方法目前存在的优势和不足。[结果/结论] 颠覆性技术识别方法还存在一些弊端,如颠覆性技术分类不明确、特征定量化研究缺乏、现有识别方法中缺乏考虑技术知识之间的关联性,未来研究应该进一步加强颠覆性技术特征研究,并考虑知识之间的关联特征,并且加强从功效性特征数值突破和技术融合视角来识别颠覆性技术,同时,深入挖掘更细粒度的技术主题。     

基于隐喻思维的引文分析研究与创新

[目的/意义]对引文分析领域的研究与创新进行回顾和展望。[方法/过程]运用隐喻思维方法,以"科学睡美人"和第二代期刊评价指标（EF和SJR）的创设为例,对引文分析领域取得的主要研究进展进行说明;同时,通过对生态学相关研究文献的调研分析,提出将生态学原理引入到未来引文分析研究中来,形成一个新的研究方向——引文生态学,并就若干重要研究议题进行简要说明。[结果/结论]隐喻思维方法在学术研究及方法论创新中具有重要作用,引文生态学的提出对引文分析领域的理论完善和应用创新具有重要价值。