基于熵权的改进的TOPSIS模型研究

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.

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