数据科学驱动下ESI潜力学科入围预测方法的实践探索

• 作者: 邓小茹 陈颖瑜
• 来源期刊: 中华医学图书情报杂志
• 学科: 医学
• 关键词: ESI学科 "暗数据"可视化 文献计量学 趋势预测 回归分析
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 情报研究与方法
• 页码范围: 35-40
• 页数: 6页
• 分类号: G252.8|G250.7|R-058
• 字数: 4949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3982.2019.08.005

摘要

为研究"双一流"建设过程中ESI潜力学科入围全球前1％的预测方法与"暗数据"可视化分析思路的耦合关系,定期抓取与追踪ESI学科数据,合并使用WOS-SCIE、InCites、ESI、SQL数据库,联用SWOT分析法、文献调研法和回归分析法等,实现机构学科潜力全景分析,构建潜力学科入围所需论文篇数的线性预测公式,并分别从绝对指标和相对指标的不同维度搭建入围预测的绝对指标和相对指标2个数据模型,尝试对ESI潜力学科进行趋势预测,拟归纳合理或通用的预测方法,以期进一步挖掘未来的潜力学科.