[发明专利]一种基于大数据的文献参考价值评估系统和方法

权利要求书

1.一种基于大数据的文献参考价值评估系统，其特征在于，包括：

大数据获取模块，用于获取目标文献本体信息和目标文献被操作次数；

大数据内部分析模块，用于根据目标文献本体信息计算目标文献的内部分数Z₁；

大数据外部分析模块，用于根据目标文献被操作次数计算目标文献的外部分数Z₂；

大数据加权分析模块，用于根据预设权值对目标文献的内部分数Z₁和目标文献的外部分数Z₂进行加权求和计算，得到目标文献可参考分数Z＝ω₁Z₁+ω₂Z₂，ω₁+ω₂＝1；

大数据展示模块，用于可视化展示目标文献的内部分数Z₁、目标文献的外部分数Z₂和目标文献可参考分数Z。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的文献参考价值评估系统，其特征在于，所述大数据获取模块，具体用于：获取目标文献本体信息，所述目标文献本体信息包括：作者信息、研究领域、新颖度，所述新颖度表示所述目标文献与大数据网络中其他文章的相似度；

优选地，所述作者信息，包括：姓名、职业、职称、毕业院校、学历、发表论文数量、获奖信息中一种或多种。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的文献参考价值评估系统，其特征在于，所述大数据获取模块，具体用于：获取目标文献被操作信息，所述目标文献被操作次数包括：文献被阅读次数、文献被引用次数、文献被发表次数中一者或多者。

4.根据权利要求2所述的基于大数据的文献参考价值评估系统，其特征在于，所述大数据内部分析模块，具体用于：目标文献的内部分数Z₁＝aL+bM+cN，a+b+c＝1，其中，L表示作者信息分值，M表示研究领域分值，N表示新颖度分值，a、b、c表示比例系数。

5.根据权利要求3所述的基于大数据的文献参考价值评估系统，其特征在于，所述大数据外部分析模块，具体用于：目标文献的外部分数Z₂＝iR+jS+kT，i+j+k＝1，R表示文献被阅读次数、S文献被引用次数、T文献被发表次数，i、j、k表示比例系数。

6.一种基于大数据的文献参考价值评估方法，其特征在于，包括：

S1、获取目标文献本体信息和目标文献被操作次数；

S2、根据目标文献本体信息计算目标文献的内部分数Z₁；

S3、根据目标文献被操作次数计算目标文献的外部分数Z₂；

S4、根据预设权值对目标文献的内部分数Z₁和目标文献的外部分数Z₂进行加权求和计算，得到目标文献可参考分数Z＝ω₁Z₁+ω₂Z₂，ω₁+ω₂＝1；

S5、可视化展示目标文献的内部分数Z₁、目标文献的外部分数Z₂和目标文献可参考分数Z。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的文献参考价值评估方法，其特征在于，步骤S1中，所述目标文献本体信息，具体包括：作者信息、研究领域、新颖度，所述新颖度表示所述目标文献与大数据网络中其他文章的相似度；

优选地，所述作者信息，包括：姓名、职业、职称、毕业院校、学历、发表论文数量、获奖信息中一种或多种。

8.根据权利要求6所述的基于大数据的文献参考价值评估方法，其特征在于，步骤S1中，所述目标文献被操作次数，具体包括：文献被阅读次数、文献被引用次数、文献被发表次数中一者或多者。

9.根据权利要求7所述的基于大数据的文献参考价值评估方法，其特征在于，步骤S2，具体包括：目标文献的内部分数Z₁＝aL+bM+cN，a+b+c＝1，其中，L表示作者信息分值，M表示研究领域分值，N表示新颖度分值，a、b、c表示比例系数。

10.根据权利要求8所述的基于大数据的文献参考价值评估方法，其特征在于，步骤S3，具体包括：目标文献的外部分数Z₂＝iR+jS+kT，i+j+k＝1，R表示文献被阅读次数、S文献被引用次数、T文献被发表次数，i、j、k表示比例系数。