融合BP神经网络的学术话语权评价方法探讨
来源：图书情报工作杂志2022年第11期北京时间：
作者：赵蓉英,朱伟杰,张兆阳,李新来
单位：1. 武汉大学中国科学评价研究中心 武汉 430072;2. 武汉大学信息管理学院 武汉 430072
摘要：［目的/意义］ 学术话语权是中国国际话语权体系中不可分割的一部分,是国家政治、经济、科学技术软实力的主要表现,对学术话语权评价方法进行剖析,综合比较不同方法的优劣与稳定性,有助于为学术话语权评价提供一定参考。［方法/过程］ 采用6种无需综合评价值的赋权法进行单一模型评价,对通过非参数检验后的结果进行模糊组合评价,减少单一评价倾向,提高评价公信力,并引入BP神经网络,基于梯度下降算法构建神经网络模型。［结果/结论］ 构建基于创新引领指数的学术引领力、基于引文分析指标的学术影响力与基于Altmetrics指标的学术传播力三维度的学术话语权评价体系,模糊Borda评价可以综合考虑单一模型的评价值大小与评价序相对秩次,实现客观信息的内部组合,相较于单一评价模型有更高的准确度,并基于此构建了融合BP神经网络的学术话语权评价模型。
关键词：学术话语权,BP神经网络,评价方法,客观赋权,模糊组合评价,
基金资助：本文系国家社会科学基金重大项目\"构建中国话语权的评价科学理论、方法与应用体系研究\"(项目编号:18ZDA325)研究成果之一。
