学术网络资源评价指标体系的构建——应用人工神经网络制定学术网站评价指标体系

目的：研究学术网站的定性评价方法,探讨人工神经网络在网络资源评价指标的应用。方法：结合前期研究结果,应用人工神经网络软件SNN处理原始矩阵数据,筛选优质网站,记录各指标的重要性（Rank）值。通过对原始调查表矩阵数据进行聚类分析,制定评价指标体系。应用此指标体系及权重评价调查表中的30个学术网站,并将网站的总得分与其对应PageRank值作相关分析。结果：通过SPSS对加权评分表中的矩阵数据作聚类分析,得出网络资源评价指标体系。多次运行SNN中的IPS,入选29个优质网络,记录了指标Rank值比例,即权重值。相关分析结果提示,应用本研究指标体系及权重评定网站所得总分与PageRank值相关性较好（r=0.569,P〈0.01）。结论：此指标体系可作为评价学术网络资源的定性评价依据。