基于专家主观信息的学术期刊评价方法研究

摘要：该文侧重于学术期刊定性属性的评价方法研究。学术期刊定性属性特征通常具有模糊性，因而往往需要由专家给出主观判断。通过建立基准语言等级评价集合，提出了将专家给出的关于各定性属性的主观评价信息规范化为基准语言等级评价集合并集成的综合评价方法。最后通过计算可以得到学术期刊的综合评价值，进而使得学术期刊评价尽可能的公平化。

关键词：期刊评价；主观信息；集成；基准等级评价集合

中图分类号：N945.16 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）34-8194-02

学术评价主要是对学术科研成果的评价，是提高专业人员研究积极性，促进科研资源优化配置，引领学科建设的重要手段和保障。学术论文是科研人员新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录，因此在现阶段，学术评价往往是通过对学术论文的评价来实现的。学术期刊自产生以来就是学术论文的最主要载体，因具有出版周期短、时效性强、信息量大、知识新颖可靠等优势，是科研人员相互之间进行学术交流的主要平台和媒体。因此，学术期刊在学术评价中起的作用越来越大，尽管对这种作用的好坏仍然存在争议，但学术评价中越发重视学术期刊却是不争的事实，学术期刊已经被赋予了学术评价功能[1-4]。

1 问题描述与语言评价基础

1.1 问题描述

为了方便问题的表述，该文采用下面的符号来描述学术期刊质量的主客观评价研究：

1.2 基准等级评价集合的有关概念

1.2.1 评价等级的隶属度函数

在复杂的或模糊不定的经济决策环境中，语言短语能够更准确地表达出人们的主观感觉或判断。该文针对学术期刊等级评价问题，建立期刊等级的模糊评价体系，给出期刊的语言等级评价。下面给出期刊评价等级的三角模糊数的隶属度函数。

1.2.2 基准等级评价集合的特性

本文采用C、B-、B、B+、A-、A和A+为基准等级集合的构成元素。如果需要特定的等级划分（例如，更多的等级），则可以根据实际问题来确定具体的等级，并且不会影响本文所提出研究方法的可行性。基准等级评价集合作为一个语言评价集合，下面简要说明等级评价集合的有关性质。假设TERMSET={t0， t1， …， tg}为一个语言评价集合，它是一个由奇数个（g+1） 元素构成的有序集合。例如，考虑一个由7条语言短语构成的集合TERMSET ， 即TERMSET ={t0=“极差”， t1=“很差”， t2=“差”，t3=“一般”， t4=“好”， t5=“很好”， t6=“极好”}。

2 提出的方法

2.1 定性评价信息的规范化

专家给出的关于期刊等级的定性评价通常有采用下面的两种形式：1） 直接是某个等级，例如 A；2） 等级区间，例如，[B+，A-]。等级区间的评价形式可以表示为基准等级评价集合上的模糊集TERMSETB={[termB0]， [termB1]， …， [termBg]}。这样一来，期刊Si关于某定性属性[Cj]的等级评价为：

2.2 定性评价信息的集成

为了得出期刊Si的关于所有定性属性的综合评价值，需要对[Fsubj]（Si）按照[W=（w1，w2，...，wn）]进行加权集成，记集成结果为[Fsubi]，且[Fsubi]表示为：

2.3 期刊等级的评价

由2.2计算得到的期刊[Si]的综合评价评价值[Fsubi]为基准语言集合TERMSETB的模糊集，由此，可以计算得到期刊[Si]的单点值型综合评价值[di]，

3 算例分析

本算例针对科学管理研究、图书与情报、图书馆工作与研究、统计与决策、情报杂志5个学术类期刊进行了多属性评价，这里记方案集为S。各期刊关于权威性、影响力、新颖性和互动性等定性属性的专家评价如表1所示。

4 结束语

学术期刊的等级评价工作已经越来越受到重视，常见的评价方法是单独使用客观评价信息来进行期刊等级的评价。该文采用的方法考虑由专家给出的主观评价信息来针对期刊的定性属性进行评价，允许不同的属性采用不同粒度的模糊语言表达，能够充分体现各期刊定性属性的模糊性。该文提出的方法易于在计算机系统上实现，并且易于进一步推广。

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