基于Web of Science的论文使用次数和被引频次的相关性分析.docx
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科学论文被引频次预测的现状分析与研究随着科技的不断发展和信息的快速传递,学术界对科学论文被引频次的预测越来越重视。科学论文被引频次是判断论文影响力和科研成果质量的重要指标,因此准确预测被引频次对科学研究的发展至关重要。目前科学论文被引频次预测的方法主要可分为两类:基于统计方法和基于机器学习的方法。其中,基于统计方法主要是利用历史数据进行分析和预测,包括建立线性回归模型、负二项式分布模型和Poisson分布模型等。而基于机器学习的方法则是通过学习历史数据中的关联规律,来预测未来论文的被引频次。但是,现有的科