典型文献
基于算法归因框架的LIS领域学者施引影响因素实证研究
文献摘要：
[目的/意义]探索施引行为的内在特征对设计科学评价指标、发现科学交流规律、预测学科演化具有重要意义.[研究设计/方法]本文以微软学术图谱为数据源,采用可解释机器学习构建基于算法归因的实证研究框架,分析了2000-2019年LIS领域18本期刊的参考文献,探究了LIS领域学者施引行为受不同因素的影响大小及变化趋势.[结论/发现]算法归因框架能够有效揭示LIS领域学者施引时的主要考虑因素、各因素的时间变化趋势以及不同因素与文献被引概率间的量化关系.[创新/价值]本文的研究结论可为理解LIS领域学者的施引行为及时空变化规律提供有价值的洞见;基于算法归因的实证研究框架为施引影响因素探索性研究提供了新方法.
文献关键词：
施引影响因素;参考文献分析;算法归因;可解释机器学习
中图分类号：
作者姓名：
丁恒;阮靖龙
作者机构：
华中师范大学信息管理学院,武汉,430072
文献出处：
引用格式：
[1]丁恒;阮靖龙-.基于算法归因框架的LIS领域学者施引影响因素实证研究)[J].图书情报知识,2022(02):83-97
A类：
算法归因,施引影响因素,参考文献分析
B类：
LIS,内在特征,设计科学,科学评价,科学交流,预测学,微软,学术图谱,数据源,可解释机器学习,研究框架,本期,不同因素,时间变化趋势,量化关系,时空变化规律,洞见,探索性研究
AB值：
0.279593
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