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基于GBDT的学术会议替代计量学评价模型研究

作者:张洋; 叶月; 张宗翔; 佘芳; 陈析宇替代计量学机器学习梯度提升决策树会议评价

摘要:学术会议作为科学评价的重要研究对象,同时也是传播学术成果的重要载体,它是某个学科发展到一定阶段的必然产物。在某些学科领域,学术会议因其知识传播的时效性,得到了众多学者的青睐。本文收集替代计量学指标Altmetrics.com和PlumX关于人工智能领域国际会议2007-2014年的相关数据,借助描述性统计与梯度提升决策树。通过指标筛选、数据不平衡问题处理、模型优化等步骤,形成一个基于梯度提升决策树的会议评价模型。本文使用新兴的替代计量学指标作为评价指标,同时结合当前热门的机器学习模型,有效地弥补传统文献计量学指标的不足,提升会议评价模型的准确率,丰富会议评价体系的相关研究并可作为后续研究的参考。

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