基于模糊聚类分析的期刊等级分类0 - 上海图书馆.docVIP

基于模糊聚类的期刊分类法研究 焦俊梅 （韶关学院图书馆，广东 韶关512005） [摘要] 采用模糊聚类分析的方法，对期刊进行简洁分类。 [关键词] 期刊；模糊数学；聚类分析 [分类号] G254.11；O159 Based on Fuzzy Clustering’s Study of Periodical Classification Jiao Jun-Mei (Library of ShaoGuan University ShaoGuan GuangDong 512005) [Abstract] Carry out simple classfication with the method of fuzzy clustering for periodical． [Keywords] Periodical；Fuzzy mathematics；Clustering analysis 在对图书和情报进行分类时，人们往往经常带有强烈的主观愿望（其中包括专家和管理部门的意见）。因此，寻找科学、简便的分类方法是我们一直探索的课题。分类的数学方法很多，本文使用的模糊聚类分析法将使分类更切合实际。 1、模糊聚类模型 对事物按一定的要求进行分类的数学方法称之为聚类分析。在实际工作中，分类采用模糊数学语言描述（也称为模糊聚类分析）会更加方便。聚类分析[1]主要经过标定和聚类两个步骤。 1.1、建立模糊相似关系（标定） 设样本集合X={x1,x2,……,xn}，n为样本数目，设每一个样本xi由一组特征数据（xi1,xi2,……,xim）表示。 建立模糊相似矩阵R，主要是确定相似系数rij 即：xi与xj的相似程度。求相似系数rij的方法很多，在此，我们使用绝对值减数法： rij = 1- c 其中0≤c≤1 适当选取c值，使得rij 在[0，1]中并且分散开来。 1.2、对样本集合进行分类（聚类） 进行聚类时，我们使用传递闭包法。基本原理如下：对标定的模糊相似矩阵R，依次用平方法计算：R2，R4，…，R2t，…，当第一次出现 Rk o Rk= Rk时，则 Rk =（tij）便称为传递闭包（亦称为模糊等价矩阵），令为t(R)。 “o”是模糊矩阵的模糊乘法运算，其运算规则定义如下： 设：A=（aij）是n×m阶矩阵，B=(bjk) 是m×l阶矩阵，则C= A o B= (cik) 是n×l阶矩阵。cik= 。其中： 为两数取大运算（逻辑加），为两数取小运算（逻辑乘）。 _____________________ 收稿日期：2006-03-17 作者简介：焦俊梅 （1962-），女，韶关学院图书馆，馆员，从事图书情报工作． 1.3、λ截矩阵计算方法（实现） 在传递闭包t(R) =（tij）中，由于0≤ tij ≤1 (i ，j = 1，2，…，n )，取λ为tij中的数，且λ从1到0。则令： 1 当 tij≥λ Rλ= (λij) 其中：λij = (i ，j = 1，2，…，n ) 0 当 tijλ Rλ称为t(R)的λ截矩阵。Rλ的列向量对应样本集合X={x1,x2,……,xn}中的元素。X中某些样本为同一类，必须且仅须Rλ中对应的列向量相等。所以，欲将样本集合X={x1,x2,……,xn}分成若干类（根据实际要求），只要选取合适的λ，求出Rλ即可。 2、期刊分类标准 一般讲，期刊的等级分类中有两个主要因素：期刊主办单位的级别（即学术级别）、期刊的利用率（即论文相对平均被引用率）。 首先，期刊主办单位的级别由权威部门认定（主观因素），例如分为五个级别。用数字表示依次为：1，0.8，0.6，0.4，0.2；其次，期刊的利用率计算如下：对论文的引文进行统计，得出期刊的被引用次数，然后除以该期刊年刊文量，即为论文相对平均被引用率。 3、数学专业期刊等级分类实例 取8种数学专业核心期刊作为样本集合：X={ x1，x2，……，x8} ；其中：xi=(xi1，xi2) ， i = 1，2，…，8；xi1为学术级别，xi2为相对平均被引用率[2]。并且计划将这8种数学专业核心期刊分成四大类。样本集合数据如下： x1 = {0.4000 0.0001 } 《数学研究》 x2 = {0.4000 0.1304 } 《纯粹与应用数学》 x3 = {0.8000 1.1531 } 《数学学报》 x4 = {1.0000 1.0854 } 《科学通报》 x5 =