基于熵权的改进的TOPSIS模型研究

2011-04-13 06:49王靖娜
科技传播 2011年4期
关键词:权法期刊论文高峰

王靖娜

1.西安电子科技大学,陕西 西安 710065

2.陕西广播电视大学,陕西 西安 710068

0 引言

科技期刊由于其专业属性、读者人群等方面的互异性,很难直用统一的标准给出其评价指标,因此通常仅从不同角度对期刊的影响进行分析,建立单方面的期刊评价指标。这种仅仅从单方面评价一个期刊的影响是不够全面的。但若从多方面角度评价科技期刊,往往会出现各指标相互矛盾的情况,故需要寻找一个可行的、综合的科技期刊评价指标。目前期刊综合评价方法有:主成分分析、灰色关联、TOPSIS等方法。本文给出一种基于熵权的改进的TOPSIS模型对期刊进行综合评价,即通过熵权法确定各指标的权重,然后通过多目标多指标研究常用的TOPSIS法评定出该期刊的综合指标。

1 改进的TOPSIS方法

1.1 常见的期刊评价指标

通过观察数据大体得到影响期刊综合指标的因素有7种,分别是:

1)期刊的半衰期;

2)期刊论文总数;

3)期刊影响力;

4)期刊的特征因子;

5)期刊的年总引文数(年指标);

1.2 指标体系影响因素筛选

这些在指标从不同的角度给出科技期刊的评价,但是为了综合分析期刊的综合影响,本文在数据分析的基础上进一步筛选了一些对期刊影响较大的指标。具体分析如下:

1)半衰期的忽略:通过对交大JCR数据库数据分析可知当期刊的排名在10名之内时其半衰期是一固定值,而当期刊的排名在10名之外时,其半衰期则是一区间,不是一固定值,为了简化模型忽略该因素的存在;

2)2年期刊被引用高峰度:根据数据分别求出2年期刊被引用高峰度IF与5年期刊被引用高峰度IF5的均值Me,方差s,中位数m,离散度Cv进行对比。(见表1)

离散度Cv的计算式如下:

表1 IF与IF5特殊值的对比

根据统计学的判断方法可知IF5的稳定性越好,其反应的数据精度也是较高的,期刊总体的IF5 平均性统计量大于IF,可能有不少期刊的IF5 要大于IF,这些期刊的引文高峰并没有在前两年出现。而IF5的离散程度要小于IF,表明考虑了更长的论文和引文期后,不同期刊的学术影响力差异变小。故从理论上可略去同类型的IF,仅用IF5。

3)期刊特征因子:通过JCR系统数据收集可知2008年之前,在数据显示中08年之前该影响因素是不存在的,故通过大局观来说,忽略该新存在因素。

通过1.1和1.2 的讨论,最终采集的数据对比分析,得到期刊的评价指标体系如下4种:五年期刊被引用高峰度IF5,期刊论文引用次数(即年指标),期刊论文总数。

1.3 用熵权法构建指标的权重

1)将指标集形成判断的矩阵集合F(x),即决策矩阵。

2)用归一化原则得到归一化矩阵,即将F(x)转换成B(b),即每一列除以每一列数的和

3)由熵权法的定义知m个方案,n个指标确定的评价指标的熵为

综上公式可知以上评价指标(五年期刊被引用高峰度 IF5,期刊论文引用次数(即年指标),期刊论文总数)依次为:0.2454,0.2705,0.2509,0.2332 。

1.4 改进的TOPSIS方法

TOPSIS法是根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序,若评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解,则为最好;否则为最差。因此又称为优劣解距离法。

5)计算各期刊的相对贴近度,即与负理想距离的相对度:

6)按照相对度大小对各期刊综合评价指标进行排序,相对贴近度大的其排在越前面。

2 数值分析和比较

根据交大JCR数据库得到的2009年度最新的数据可以进行检测,检测结果如下表。

从整体的表中可以看出,大体上的排名情况没有多大的改变,等级的序列号还是在一定的范围之内,例如上表中,前排在全球的前20种期刊基本书名没变,只是排的序列发生了了改变,说明该模型是可以预测一定范围内排得期刊的名称,而局限在不能确定的找到期刊应该排的位置。由上表中明显可知,当计算出来的贴近度越大其排名越靠前。

表2 2009年度排在前20个序列新旧排序对比

3 结论

对于科技期刊的综合评价指标问题,本模型中从各个因素考虑,利用了熵权法得到各个指标的权值,从而避免了主观上的偏好,再利用TOPSIS法对加权的各个指标进行排序得到比较理想的结果,该算法成熟操作性强,单基于JCR数据中IF5与特征因子罚大于奖的属性,利用IF作为模型的比较标准有失公平。

[1]赵星.期刊引文评价新指标Eigenfactor的特性研究.

[2]赵星.JCR五年期影响因子探析.

[3]姜启源.数学模型.3版.

[4]乔永辉.一种基于TOPSIS的多属性决策方法.

[5]中国知网.期刊评价的指标及意义.

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