作者：胡小军; 郭强; 杨凯; 王江盼; 刘建国h指数i10指数影响力排名相对熵
摘要：基于欧氏距离的多属性排序方法（TOPSIS-ED）可以综合考虑科研人员的不同属性并对其影响力进行评价,然而该方法无法对其中垂线上的点进行排序.考虑作者的发表文章数、总引用量、平均被引用量、I10指数、H指数等5种指标,该文提出了-种基于相对熵的多属性排序方法（TOPSIS-RE）.该方法通过计算作者的上述5种指标值与正理想解和负理想解的相对熵,根据其接近正理想解和远离负理想解的程度对作者进行排名.该文以美国物理学会APS数据集作为训练集,将获得诺贝尔奖的文章的作者作为测试数据集,用AUC值说明算法的准确性.实验结果表明,TOPSIS-RE方法算得的AUC值为0.932 1,比总引用量指标提高了2.047%,并且比TOPSIS-ED方法提高了0.833%.该文的工作为从多属性角度刻画科学家影响力提供了借鉴.
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