基于熵權(quán)的改進(jìn)的TOPSIS模型研究

王靖娜

1.西安電子科技大學(xué)，陜西 西安 710065

2.陜西廣播電視大學(xué)，陜西 西安 710068

0 引言

科技期刊由于其專(zhuān)業(yè)屬性、讀者人群等方面的互異性，很難直用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)給出其評(píng)價(jià)指標(biāo)，因此通常僅從不同角度對(duì)期刊的影響進(jìn)行分析，建立單方面的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)。這種僅僅從單方面評(píng)價(jià)一個(gè)期刊的影響是不夠全面的。但若從多方面角度評(píng)價(jià)科技期刊，往往會(huì)出現(xiàn)各指標(biāo)相互矛盾的情況，故需要尋找一個(gè)可行的、綜合的科技期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)。目前期刊綜合評(píng)價(jià)方法有：主成分分析、灰色關(guān)聯(lián)、TOPSIS等方法。本文給出一種基于熵權(quán)的改進(jìn)的TOPSIS模型對(duì)期刊進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，即通過(guò)熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重，然后通過(guò)多目標(biāo)多指標(biāo)研究常用的TOPSIS法評(píng)定出該期刊的綜合指標(biāo)。

1 改進(jìn)的TOPSIS方法

1.1 常見(jiàn)的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)

通過(guò)觀察數(shù)據(jù)大體得到影響期刊綜合指標(biāo)的因素有7種，分別是：

1）期刊的半衰期；

2）期刊論文總數(shù)；

3）期刊影響力；

4）期刊的特征因子；

5）期刊的年總引文數(shù)（年指標(biāo)）；

1.2 指標(biāo)體系影響因素篩選

這些在指標(biāo)從不同的角度給出科技期刊的評(píng)價(jià)，但是為了綜合分析期刊的綜合影響，本文在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步篩選了一些對(duì)期刊影響較大的指標(biāo)。具體分析如下：

1）半衰期的忽略：通過(guò)對(duì)交大JCR數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)分析可知當(dāng)期刊的排名在10名之內(nèi)時(shí)其半衰期是一固定值，而當(dāng)期刊的排名在10名之外時(shí)，其半衰期則是一區(qū)間，不是一固定值，為了簡(jiǎn)化模型忽略該因素的存在；

2）2年期刊被引用高峰度：根據(jù)數(shù)據(jù)分別求出2年期刊被引用高峰度IF與5年期刊被引用高峰度IF5的均值Me，方差s，中位數(shù)m，離散度Cv進(jìn)行對(duì)比。（見(jiàn)表1）

離散度Cv的計(jì)算式如下：

表1 IF與IF5特殊值的對(duì)比

根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的判斷方法可知IF5的穩(wěn)定性越好，其反應(yīng)的數(shù)據(jù)精度也是較高的，期刊總體的IF5 平均性統(tǒng)計(jì)量大于IF,可能有不少期刊的IF5 要大于IF，這些期刊的引文高峰并沒(méi)有在前兩年出現(xiàn)。而IF5的離散程度要小于IF,表明考慮了更長(zhǎng)的論文和引文期后,不同期刊的學(xué)術(shù)影響力差異變小。故從理論上可略去同類(lèi)型的IF，僅用IF5。

3）期刊特征因子：通過(guò)JCR系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集可知2008年之前，在數(shù)據(jù)顯示中08年之前該影響因素是不存在的，故通過(guò)大局觀來(lái)說(shuō)，忽略該新存在因素。

通過(guò)1.1和1.2 的討論，最終采集的數(shù)據(jù)對(duì)比分析，得到期刊的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如下4種：五年期刊被引用高峰度IF5，期刊論文引用次數(shù)（即年指標(biāo)），期刊論文總數(shù)。

1.3 用熵權(quán)法構(gòu)建指標(biāo)的權(quán)重

1）將指標(biāo)集形成判斷的矩陣集合F（x），即決策矩陣。

2）用歸一化原則得到歸一化矩陣，即將F（x）轉(zhuǎn)換成B（b），即每一列除以每一列數(shù)的和

3）由熵權(quán)法的定義知m個(gè)方案，n個(gè)指標(biāo)確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵為

綜上公式可知以上評(píng)價(jià)指標(biāo)（五年期刊被引用高峰度 IF5，期刊論文引用次數(shù)（即年指標(biāo)），期刊論文總數(shù)）依次為：0.2454，0.2705，0.2509，0.2332 。

1.4 改進(jìn)的TOPSIS方法

TOPSIS法是根據(jù)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序的方法，是通過(guò)檢測(cè)評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解、最劣解的距離來(lái)進(jìn)行排序，若評(píng)價(jià)對(duì)象最靠近最優(yōu)解同時(shí)又最遠(yuǎn)離最劣解，則為最好；否則為最差。因此又稱(chēng)為優(yōu)劣解距離法。

5）計(jì)算各期刊的相對(duì)貼近度，即與負(fù)理想距離的相對(duì)度：

6）按照相對(duì)度大小對(duì)各期刊綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行排序，相對(duì)貼近度大的其排在越前面。

2 數(shù)值分析和比較

根據(jù)交大JCR數(shù)據(jù)庫(kù)得到的2009年度最新的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果如下表。

從整體的表中可以看出，大體上的排名情況沒(méi)有多大的改變，等級(jí)的序列號(hào)還是在一定的范圍之內(nèi)，例如上表中，前排在全球的前20種期刊基本書(shū)名沒(méi)變，只是排的序列發(fā)生了了改變，說(shuō)明該模型是可以預(yù)測(cè)一定范圍內(nèi)排得期刊的名稱(chēng)，而局限在不能確定的找到期刊應(yīng)該排的位置。由上表中明顯可知，當(dāng)計(jì)算出來(lái)的貼近度越大其排名越靠前。

表2 2009年度排在前20個(gè)序列新舊排序?qū)Ρ?/p>

3 結(jié)論

對(duì)于科技期刊的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)問(wèn)題，本模型中從各個(gè)因素考慮，利用了熵權(quán)法得到各個(gè)指標(biāo)的權(quán)值，從而避免了主觀上的偏好，再利用TOPSIS法對(duì)加權(quán)的各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行排序得到比較理想的結(jié)果，該算法成熟操作性強(qiáng)，單基于JCR數(shù)據(jù)中IF5與特征因子罰大于獎(jiǎng)的屬性，利用IF作為模型的比較標(biāo)準(zhǔn)有失公平。

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[3]姜啟源.數(shù)學(xué)模型.3版.

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[5]中國(guó)知網(wǎng).期刊評(píng)價(jià)的指標(biāo)及意義.