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[1]查香云,吕国良.基于k-means聚类分析的高校论文统计研究[J].浙江理工大学学报,2017,37-38(社科5):478-482.
　ZHA Xiangyun,L- Guoliang.Statistical Research of University Papers Based on K-means Cluster Analysis[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2017,37-38(社科5):478-482.
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基于k-means聚类分析的高校论文统计研究()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第37-38卷
期数:
2017年社科5期
页码:
478-482
栏目:
出版日期:
2017-01-05

文章信息/Info

Title:
Statistical Research of University Papers Based on K-means Cluster Analysis
文章编号:
1673-3851 (2017) 05-0478-05
作者:
查香云; 吕国良
1.杭州科技职业技术学院信息工程学院，杭州 311402；2.浙江理工大学图书馆，杭州 310018
Author(s):
ZHA Xiangyun;  L- Guoliang
1.School of Info Engineering, Hangzhou Polytechnic, Hangzhou 311402, China; 2.Library, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
k-means; 中科院期刊分区; MATLAB; 归一化; 去自引被引频次
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
科研论文的质量能反映学者、学术机构和学术团队的科研水平。文章选取浙江理工大学、浙江工业大学、浙江师范大学等十所高校，提取各高校在2012—2016年所有被WOS核心合集中SCI数据库收录的论文，采用非监督的机器学习k-means算法对发文量、去自引被引频次、去自引施引文献及发文量权值等四个特征变量进行统计分析。结果表明：在这十所高校中，浙江工业大学和宁波大学属于第一等级，浙江理工大学、浙江师范大学和杭州师范大学属于第二等级，中国计量大学、杭州电子科技大学、温州大学、浙江农林大学和浙江工商大学属于第三等级。文章研究表明，利用k-means方法横向比较高校科研论文质量具有可行性。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期： 2017-06-21
网络出版日期： 2017-09-27
作者简介： 查香云（1972-），女，安徽安庆人，讲师，本科，主要从事信息安全、多媒体等方面的研究。
通信作者： 吕国良，E-mail:lvgl@zstu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2017-10-20