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[952]钟镇  2014-8-31 19:09

陈老师，您好。昨天晚上又再次阅读了您的另一篇文献——The Structure and Dynamics of Co‐Citation Clusters:A Multiple‐Perspective Co‐Citation Analysis，可能找到了答案。但不知道是否理解的正确。
[。。。。。。]

1. 从基于文本加权提取出来的聚类特征词汇以及相关的引文聚类，如何选取有价值的施引文献？毕竟最新的施引文献，是展开新科学研究的一个重要组成部分。

2. 基于第1个问题，如果有明确的施引文献筛选方法，那么该筛选方法是如何验证可行的？比如相关“施引文献”（非引文）后面被同行专家确认为是极为重要的。博主回复(2014-9-1 07:46)：建议你看一下我的另一篇文献，里面有关于类似问题的研究和讨论。
Chen, C. (2012) Predictive effects of structural variation on citation counts. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 63(3), 431-449. DOI: 10.1002/asi.21694

https://www.researchgate.net/publication/230690861_Predictive_effects_of_structural_variation_on_citation_counts

[957]钟镇  2014-9-2 00:56

陈老师，您好。经您推荐，阅读了您2012年发表在JASIST上Predictive effects of structural variation on citation counts。限于自身的英文与数学水平较差，只能了解一下大概。能否这样理解该论文的主旨：
     在包括合作、共词和共被引网络中，有不同数量的聚类。跨距类引用“reference"的施引文献，且合作人数或参考文献数高于一定水平的施引文献，具有成为学科生长点的潜质。验证的方法是根据具体的案例，即一些成功案例的论文都有类似的引文或共词结构。而引文数和合著人数对于引文影响力的贡献，已经得到其他学者的证明。但是关于结构迁移或演化，还是不太理解是如何测度的。
      不知我理解的是否有误，还请陈老师赐教。

我上面介绍的方法和大部分其他方法不同之处在于“内在”和“外在”信息的运用。

判断一篇论文的重要性可以看它被下载了多少次，被引用了多少次，等等，这些指标都可看做“外在”指标。“内在”指标指的是论文本身即可导出的指标，像关键词的使用，合作者，和引用文献等等在论文完成时就定了的。这里证明的是结构变换论可以导出比现有其他外在和内在指标更敏锐的指标来预测一篇论文潜在的重要性。

这里的核心假设是，如果一篇论文和现有引文或语义结构不吻合，其引入新颖概念关系的可能性应大于那些更吻合的论文。这是个必要条件。不吻合也不能肯定。几个模型中的IRR参数表现这种情况是否出现和它的强度等等，表明这种办法比其他指标更能直接说明“为什么”。而“外在”指标则不能，因为下载量本身不包括任何关于“为什么”的信息。

再给你推荐一篇，其中有对我这个“内在”方法的讨论：

Factors Affecting Citation Rates of Research Articles

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asi.23209/pdf

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