重点学术期刊专项基金管理中的期刊评价——基于简化的区间数据主成分分析方法

被引：10

作者：

张寅 ^{[1
]}

王岩 ^{[2
]}

王惠文 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学经济管理学院

[2] 国家自然科学基金委员会计划局

来源：

管理科学学报 | 2010年 / 07期

关键词：

区间数据; SPCA; 主平面图; 期刊评价; 资助效果分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

G353.1 [情报资料的分析和研究];

学科分类号：

1205 ;

摘要：

国家自然科学基金委设立"重点学术期刊专项基金"资助国内优秀学术期刊,在优秀期刊的遴选和资助效果评价过程中,存在期刊数量大,评价指标多等问题.基于此,提出一种针对大规模高维数据的简化的区间数据主成分分析方法(simplified principal component analysis,SPCA).该方法将区间主成分分析分解成2个基本阶段:第一是如何更加简单和高精度地计算数据集合的主轴,第二是如何绘制可视性与可解释性都更强的主平面图,以增强研究人员对大规模数据主要特征的洞察能力.采用SPCA方法,一方面能够从整体上研究各学科期刊的差异,说明学科之间的不可比较性;另一方面能够筛选出衡量期刊水平的关键指标,遴选优秀期刊,同时分析连续受资助期刊的动态资助效果.

引用

页码：88 / 94

页数：7

共 8 条

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