从相关性分析看"中超黑洞"

从2002、2003年甲A积分、中超积分数据出发,通过相关性分析,研究"中超黑洞"产生的原因及其解决方法.认为真正影响中超排名的不是用名次排位还是积分排位,而是规则中加权数的大小.     

用探针法预测大学网球队员的名次

当被试引拍时呈现一个探针刺激,用多重回归处理了探针反应时、错误反应次数和回球得分。结果表明,以上3个测度的组合是有效的评价指标,采用探针法能预测网球队员的名次。     

我国公共图书馆空间分布格局与热点分析——基于第六次全国公共图书馆评估定级结果

公共图书馆空间分布格局及热点是反映公共图书馆事业发展现状及其均衡性特征的重要载体。论文以第六次全国公共图书馆评估定级名单中的公共图书馆地理空间数据为基础,对我国不同级别的公共图书馆分布格局与热点进行了比较分析,发现公共图书馆形成了依托经济发达地区及全国各主要城市多中心集聚、核密度在空间上逐渐递减的分布格局;不同级别的公共图书馆表现出了差异化的空间分布格局与热点。     

“全美最佳大学”排行榜的排行理念及其启示

《美国新闻与世界报道》每年9月所推出的"全美最佳大学"排行榜尽管是对美国国内的高等学校进行排名,但却在全球范围内享有盛誉。贯穿于"全美最佳大学"排行榜中的排行理念是其精髓所在,其分类排行、重视促进人才培养的评估指标、评估方法的客观性、为消费者服务的排行理念值得中国学习。     

Citation impact analysis of top ranked computer science journals and their rankings

Citation based approaches, such as the impact factor and h-index, have been used to measure the influence or impact of journals for journal rankings. A survey of the related literature for different disciplines shows that the level of correlation between these citation based approaches is domain dependent. We analyze the correlation between the impact factors and h-indices of the top ranked computer science journals for five different subjects. Our results show that the correlation between these citation based approaches is very low. Since using a different approach can result in different journal rankings, we further combine the different results and then re-rank the journals using a combination method. These new ranking results can be used as a reference for researchers to choose their publication outlets.     

澳大利亚世界大学科研影响力排名分析及其启示

介绍澳大利亚世界大学科研影响力排名(World High Impact University Ranking)的评价指标、评价方法,以及各国科研绩效按照学校排名和按照学科排名结果。特别分析这个排行榜中对中国高校的评价结果,并将结果与其他几种大学排行榜进行对比分析。通过介绍和分析运用h指数和g指数的科研绩效评估方法,可以看出这两种评估指标用于科研产出时,不失为简单、直观的评价方法,便于不同学科之间科研产出的表征,数据处理结果客观,并可以重现,是评价高等学校和研究机构科研绩效的方法之一。     

船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型

为准确实现对在航船舶的风险评估,建立船舶安全航行系统风险分级ANFIS模型.该方法分层列出4级影响船舶风险值的风险因素,通过模糊推理系统初步定义各项风险因素的隶属度模型.根据建立的模型和典型在航船舶历史数据,运用模糊神经网络的自学习性对模型进行修正,最终实现对船舶风险的客观评估.得到的数据对比图及误差图分析表明,该方法能够使典型数据充分加入,有效克服建模中的主观影响,并在合理的误差范围内较客观地评估在航船舶整体风险.     

大学排名:批判与反思

近年来,大学排名备受关注,引发了社会各界的讨论与反思。回顾大学排名的发展,很多学者都曾对它产生过疑虑和担忧,排名带来的并非创新而是大学的同质化,其背后在意的是公众的关注度,本质上是与排名机构"利益的交换",更是对大学文化意蕴的剥夺与侵蚀。然而,一味地拒绝或者排斥似乎也并不理智,它的生存与发展既是一种趋势,也有其现实的土壤和深层的逻辑。如何应对大学排名带来的迷失和抉择是值得持续研究的问题。     

网络舆情监测系统的研究与实现

网络舆情作为一种重要的舆情形式,具有形成速度快,受众人群广等特点,对国家和社会的影响越来越重大。互联网用户可以自由地在微博、论坛、博客等中发表有关社会中各类现实问题的态度和意见。监测网络舆情的主要手段就是利用网络爬虫对目标网络的页面数据进行挖掘,然后对挖掘的数据进行分类处理,并科学地统计舆情信息。本文主要分析网络舆情的特征和处理对策,并利用网络爬虫、全文检索、关键词评分、以及科学数理统计等手段对网络舆情监测系统的原理进行探索与系统实现。