重点学术期刊专项基金管理中的期刊评价——基于简化的区间数据主成分分析方法
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国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(70821061);国家自然科学基金重点资助项目(70531010);国家自然科学基金资助项目(70771004;J0824301)


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    摘要:

    国家自然科学基金委设立"重点学术期刊专项基金"资助国内优秀学术期刊,在优秀期刊的遴选和资助效果评价过程中,存在期刊数量大,评价指标多等问题.基于此,提出一种针对大规模高维数据的简化的区间数据主成分分析方法(simplified principal component analysis,SPCA).该方法将区间主成分分析分解成2个基本阶段:第一是如何更加简单和高精度地计算数据集合的主轴,第二是如何绘制可视性与可解释性都更强的主平面图,以增强研究人员对大规模数据主要特征的洞察能力.采用SPCA方法,一方面能够从整体上研究各学科期刊的差异,说明学科之间的不可比较性;另一方面能够筛选出衡量期刊水平的关键指标,遴选优秀期刊,同时分析连续受资助期刊的动态资助效果.

    Abstract:

    National Natural Science Foundation of China(NSFC) encountered many problems,such as an increasing number of applicants and a great many indices,when selecting excellent academic journals as grantees of "Key Academic Journal Fund"and evaluating funding effects.This paper puts forward a method for Principal Component Analysis on interval data,referred to as Simplified Principal Component Analysis(SPCA),specific for large-scaled and high-dimensional data.The proposed method involves two steps,firs...

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引用本文

张寅,王岩,王惠文.重点学术期刊专项基金管理中的期刊评价——基于简化的区间数据主成分分析方法[J].管理科学学报,2010,13(7):

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