基于灰色理论的科技文献增长规律研究——以微信舆情为例
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  • 英文篇名:Grey theory-based Research on the Growth Law of Scientific Documents: Case Study of WeChat Public Opinion
  • 作者:李海晨 ; 张爱真
  • 英文作者:Li Haichen;Zhang Aizhen;School of Information Management, Heilongjiang University;
  • 关键词:科技文献 ; 灰色理论 ; 残差修正 ; 微信舆情
  • 英文关键词:scientific documents;;grey theory;;residual correction;;WeChat public opinion
  • 中文刊名:QBTS
  • 英文刊名:Information Research
  • 机构:黑龙江大学信息管理学院;
  • 出版日期:2019-02-15
  • 出版单位:情报探索
  • 年:2019
  • 期:No.256
  • 基金:黑龙江省哲学社会科学研究规划项目“我国图书情报学科知识结构及演化动态的可视化研究”(项目编号:15TQD03);; 黑龙江省高校基本科研业务费专项资金项目“我国图书情报学科知识结构的动态演化研究:基于科学知识图谱视角”(项目编号:HDJDY201615)研究成果
  • 语种:中文;
  • 页:QBTS201902002
  • 页数:6
  • CN:02
  • ISSN:35-1148/N
  • 分类号:11-16
摘要
[目的/意义]旨在为科技文献研究提供参考。[方法/过程]将科技文献系统作为灰色系统,构建了科技文献增长的动态模型,并就建模方法、模型检验、模型预测等问题进行了探讨。以CNKI《中国学术文献网络出版总库》为主要数据源,利用2013—2017年微信舆情相关文献增长数据为研究对象,对预测模型进行了实证分析。[结果/结论]该模型作为科技文献增长规律的预测模型,比指数增长模型和逻辑增长模型更具有优越性,预测精度较传统的GM(1,1)模型大幅提高,可以为科技文献研究提供理论依据。
        [Purpose/significance] The paper is to provide references for the study of scientific documents. [Method/process]The paper takes scientific documents system as a grey system, builds the dynamic model of the growth of scientific documents, and discusses the modeling method, the model test, the model predictions and other issues. Then it uses "China Academic Journal Network Publishing Database" of CNKI as the main data sources and the growth data of WeChat public opinion related documents published in2013-2017 as the research objects, to make an empirical analysis with the prediction model. [Result/conclusion] The model as a prediction model of scientific documents growth rule, has more advantages than the exponential growth model and the logistic growth model, and its prediction accuracy is much better than the accuracy of traditional GM(1, 1) model. This model can provide theoretical basis for the study of scientific documents.
引文
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