基于机器学习的社会科学成果评价方法研究  

作　　者：李君[1] 高雨[1] 于海涛[1] 李菲[2] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学图书馆,黑龙江哈尔滨150080 [2]哈尔滨华德学院流程IT中心,黑龙江哈尔滨150025

出　　处：《图书馆学刊》2023年第8期24-29,共6页Journal of Library Science

基　　金：黑龙江省高校图工委课题“面向新型智库的高校图书馆服务建设研究”(项目编号:2021-093-B)的研究成果之一。

摘　　要：对人文社会科学成果进行评价是科研管理工作中一项至关重要的内容,而采用常规专家评审、同行评议、引用次数或影响因子等单项指标的评价方法对人文科学成果进行评价往往存在一定片面性。采用随机森林、主成分分析以及十折交叉验证等不同的机器学习方法识别论文的类别,可以综合社会科学成果属性进行分析,利用机器学习的方法来鉴定社会科学成果会更加全面、客观。实验结果表明,将定性和定量相结合,通过机器学习的方法可实现社会科学成果自动分类评价,提高社会科学成果评价效率和精度。

关 键 词：社会科学成果评价 机器学习 随机森林 主成分分析 十折交叉验证 

分 类 号：G203[文化科学—传播学] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]