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計算機學(xué)術(shù)研究論文范文第1篇

論文關(guān)鍵詞：遺傳算法

 

1 引言

“物競天擇，適者生存”是達(dá)爾文生物進(jìn)化論的基本原理，揭示了物種總是向著更適應(yīng)自然界的方向進(jìn)化的規(guī)律?？梢?，生物進(jìn)化過程本質(zhì)上是一種優(yōu)化過程，在計算科學(xué)上具有直接的借鑒意義。在計算機技術(shù)迅猛發(fā)展的時代，生物進(jìn)化過程不僅可以在計算機上模擬實現(xiàn)，而且還可以模擬進(jìn)化過程，創(chuàng)立新的優(yōu)化計算方法，并應(yīng)用到復(fù)雜工程領(lǐng)域之中，這就是遺傳算法等一類進(jìn)化計算方法的思想源泉。

2 遺傳算法概述

遺傳算法是將生物學(xué)中的遺傳進(jìn)化原理和隨[1]優(yōu)化理論相結(jié)合的產(chǎn)物，是一種隨機性的全局優(yōu)算法。遺傳算法不但具有較強的全局搜索功能和求解問題的能力，還具有簡單通用、魯棒性強、適于并行處理等特點數(shù)學(xué)建模論文，是一種較好的全局優(yōu)化搜索算法。在遺傳算法的應(yīng)用中，由于編碼方式和遺傳算子的不同，構(gòu)成了各種不同的遺傳算法。但這些遺傳算法都有共同的特點，即通過對生物遺傳和進(jìn)化過程中選擇、交叉、變異機理的模仿，來完成對問題最優(yōu)解的自適應(yīng)搜索過程?；谶@個共同點，Holland的遺傳算法常被稱為簡單遺傳算法（簡記SGA），簡單遺傳算法只使用選擇算子、交叉算子和變異算子這三種基本遺傳算子，其遺傳進(jìn)化操作過程簡單，容易理解，是其他一些遺傳算法的雛形和基礎(chǔ)，這種改進(jìn)的或變形的遺傳算法，都是以其為基礎(chǔ)[1]。

2.1遺傳算法幾個基本概念

個體(IndividualString)：個體是遺傳算法中用來模擬生物染色體的一定數(shù)目的二進(jìn)制串，該二進(jìn)制串用來表示優(yōu)化問題的滿意解。

種群(population)：包含一組個體的群體，是問題解的集合。

基因模式(Sehemata)：基因模式是指二進(jìn)制位串表示的個體中，某一個或某些位置上具有相似性的個體組成的集合，也稱模式。

適應(yīng)度(Fitness)：適應(yīng)度是以數(shù)值方式來描述個體優(yōu)劣程度的指標(biāo)，由評價函數(shù)F計算得到。F作為求解問題的目標(biāo)函數(shù)，求解的目標(biāo)就是該函數(shù)的最大值或最小值。

遺傳算子(genetic operator)：產(chǎn)生新個體的操作，常用的遺傳算子有選擇、交叉和變異。

選擇(Reproduetion)：選擇算子是指在上一代群體中按照某些指標(biāo)挑選出的，參與繁殖下一代群體的一定數(shù)量的個體的一種機制龍源期刊。個體在下一代種群中出現(xiàn)的可能性由個體的適應(yīng)度決定，適應(yīng)度越高的個體，產(chǎn)生后代的概率就越高。

交叉(erossover)：交叉是指對選擇后的父代個體進(jìn)行基因模式的重組而產(chǎn)生后代個體的繁殖機制。在個體繁殖過程中，交叉能引起基因模式的重組，從而有可能產(chǎn)生含優(yōu)良性能的基因模式的個體。交叉可以發(fā)生在染色體的一段基因串或者多段基因串。交叉概率（Pc）決定兩個個體進(jìn)行交叉操作的可能性數(shù)學(xué)建模論文，交叉概率太小時難以向前搜索，太大則容易破壞高適應(yīng)度的個體結(jié)構(gòu)，一般Pc取0.25~0.75

變異(Mutation)：變異是指模擬生物在自然的遺傳環(huán)境中由于某種偶然因素引起的基因模式突變的個體繁殖方式。在變異算子中，常以一定的變異概率（Pm）在群體中選取個體，隨機選擇個體的二進(jìn)制串中的某些位進(jìn)行由概率控制的變換（0與1互換）從而產(chǎn)生新的個體[2]。如果變異概率太小，就難以產(chǎn)生新的基因結(jié)構(gòu)，太大又會使遺傳算法成了單純的隨機搜索，一般取Pm=0.1~0.2。在遺傳算法中，變異算子增加了群體中基因模式的多樣性，從而增加了群體進(jìn)化過程中自然選擇的作用，避免早熟現(xiàn)象的出現(xiàn)。

2.2基本遺傳算法的算法描述

用P(t)代表第t代種群，下面給出基本遺傳算法的程序偽代碼描述：

基本操作：

InitPop（）

操作結(jié)果：產(chǎn)生初始種群，初始化種群中的個體，包括生成個體的染色體值、計算適應(yīng)度、計算對象值。

Selection（）

初始條件：種群已存在。

操作結(jié)果：對當(dāng)前種群進(jìn)行交叉操作。

Crossover（）

初始條件：種群已存在。

操作結(jié)果：對當(dāng)前種群進(jìn)行交叉操作。

Mutation（）

初始條件：種群已存在。

對當(dāng)前種群進(jìn)行變異操作。

PerformEvolution（）

初始條件：種群已存在且當(dāng)前種群不是第一代種群。

操作結(jié)果：如果當(dāng)前種群的最優(yōu)個體優(yōu)于上一代的最優(yōu)本，則將其賦值給bestindi，否則不進(jìn)行任何操作。

Output（）

初始條件：當(dāng)前種群是最后一代種群。

操作結(jié)果：輸出bestindi的表現(xiàn)型以及對象值。

3 遺傳算法的缺點及改進(jìn)

遺傳算法有兩個明顯的缺點：一個原因是出現(xiàn)早熟往往是由于種群中出現(xiàn)了某些超級個體，隨著模擬生物演化過程的進(jìn)行，這些個體的基因物質(zhì)很快占據(jù)種群的統(tǒng)治地位，導(dǎo)致種群中由于缺乏新鮮的基因物質(zhì)而不能找到全局最優(yōu)值；另一個主要原因是由于遺傳算法中選擇及雜交變異等算子的作用，使得一些優(yōu)秀的基因片段過早丟失，從而限制了搜索范圍，使得搜索只能在局部范圍內(nèi)找到最優(yōu)值，而不能得到滿意的全局最優(yōu)值[3]。為提高遺傳算法的搜索效率并保證得到問題的最優(yōu)解，從以下幾個方面對簡單遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)。

3.1編碼方案

因?qū)崝?shù)編碼方案比二進(jìn)制編碼策略具有精度高、搜索范圍大、表達(dá)自然直觀等優(yōu)點數(shù)學(xué)建模論文，并能夠克服二進(jìn)制編碼自身特點所帶來的不易求解高精度問題、不便于反應(yīng)所求問題的特定知識等缺陷，所以確定實數(shù)編碼方案替代SGA中采用二進(jìn)制編碼方案[4]。

3.2 適應(yīng)度函數(shù)

采用基于順序的適應(yīng)度函數(shù)，基于順序的適應(yīng)度函數(shù)最大的優(yōu)點是個體被選擇的概率與目標(biāo)函數(shù)的具體值無關(guān)，僅與順序有關(guān)[5]。構(gòu)造方法是先將種群中所有個體按目標(biāo)函數(shù)值的好壞進(jìn)行排序，設(shè)參數(shù)β∈(0,1)，基于順序的適應(yīng)度函數(shù)為：

（1）

3.3 選擇交叉和變異

在遺傳算法中，交叉概率和變異概率的選取是影響算法行為和性能的關(guān)鍵所在，直接影響算法的收斂性。在SGA中，交叉概率和變異概率能夠隨適應(yīng)度自動調(diào)整，在保持群體多樣性的同時保證了遺傳算法的收斂性。在自適應(yīng)基本遺傳算法中，pc和pm按如下公式進(jìn)行自動調(diào)整：

（2）

（3）

式中：fmax為群體中最大的適應(yīng)度值；fave為每代群體的平均適應(yīng)度值；f′為待交叉的兩個個體中較大的適應(yīng)度值；f為待變異個體的適應(yīng)度值；此處，只要設(shè)定k1、k2、k3、k4為（0，1）之間的調(diào)整系數(shù)，Pc及Pm即可進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。本文對標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的遺傳算法對交叉概率采用與個體無關(guān)，變異概率與個體有關(guān)。交叉算子主要作用是產(chǎn)生新個體，實現(xiàn)了算法的全局搜索能力。從種群整體進(jìn)化過程來看，交叉概率應(yīng)該是一個穩(wěn)定而逐漸變小，到最后趨于某一穩(wěn)定值的過程；而從產(chǎn)生新個體的角度來看，所有個體在交叉操作上應(yīng)該具有同等地位，即相同的概率，從而使GA在搜索空間具有各個方向的均勻性。對公式（2)和（3）進(jìn)行分析表明，適應(yīng)度與交叉率和變異率呈簡單的線性映射關(guān)系。當(dāng)適應(yīng)度低于平均適應(yīng)度時，說明該個體是性能不好的個體數(shù)學(xué)建模論文，對它就采用較大的交叉率和變異率；如果適應(yīng)度高于平均適應(yīng)度，說明該個體性能優(yōu)良，對它就根據(jù)其適應(yīng)度值取相應(yīng)的交叉率和變異率龍源期刊。

當(dāng)個體適應(yīng)度值越接近最大適應(yīng)度值時，交叉概率和變異概率就越??；當(dāng)?shù)扔谧畲筮m應(yīng)度值時，交叉概率和變異概率為零。這種調(diào)整方法對于群體處于進(jìn)化的后期比較合適，這是因為在進(jìn)化后期，群體中每個個體基本上表現(xiàn)出較優(yōu)的性能，這時不宜對個體進(jìn)行較大的變化以免破壞了個體的優(yōu)良性能結(jié)構(gòu)；但是這種基本遺傳算法對于演化的初期卻不利，使得進(jìn)化過程略顯緩慢[6]。因為在演化初期，群體中較優(yōu)的個體幾乎是處于一種不發(fā)生變化的狀態(tài)，而此時的優(yōu)良個體卻不一定是全局最優(yōu)的，這很容易導(dǎo)致演化趨向局部最優(yōu)解。這容易使進(jìn)化走向局部最優(yōu)解的可能性增加。同時，由于對每個個體都要分別計算Pc和Pm，會影響程序的執(zhí)行效率，不利于實現(xiàn)。

對自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，使群體中具有最大適應(yīng)度值的個體的交叉概率和變異概率不為零，改進(jìn)后的交叉概率和變異概率的計算公式如式（4）和（5）所示。這樣，經(jīng)過改進(jìn)后就相應(yīng)地提高了群體中性能優(yōu)良個體的交叉概率和變異概率，使它們不會處于一種停滯不前的狀態(tài)，從而使得算法能夠從局部最優(yōu)解中跳出來獲得全局最優(yōu)解[7]。

(4)

(5)

其中：fmax為群體中最大的適應(yīng)度值；fave為每代群體的平均適應(yīng)度值；f′為待交叉的兩個個體中較大的適應(yīng)度值；f為待變異個體的適應(yīng)度值；pc1為最大交叉概率；pm1為最大變異概率。

3.4 種群的進(jìn)化與進(jìn)化終止條件

將初始種群和產(chǎn)生的子代種群放在一起，形成新的種群，然后計算新的種群各個體的適應(yīng)度，將適應(yīng)度排在前面的m個個體保留，將適應(yīng)度排在后面m個個體淘汰數(shù)學(xué)建模論文，這樣種群便得到了進(jìn)化[8]。每進(jìn)化一次計算一下各個個體的目標(biāo)函數(shù)值，當(dāng)相鄰兩次進(jìn)化平均目標(biāo)函數(shù)之差小于等于某一給定精度ε時，即滿足如下條件：

(6)

式中，為第t+1次進(jìn)化后種群的平均目標(biāo)函數(shù)值，為第t次進(jìn)化后種群的平均目標(biāo)函數(shù)值，此時，可終止進(jìn)化。

3.5 重要參數(shù)的選擇

GA的參數(shù)主要有群里規(guī)模n，交叉、變異概率等。由于這些參數(shù)對GA性能影響很大，因此參數(shù)設(shè)置的研究受到重視。對于交叉、變異概率的選擇，傳統(tǒng)選擇方法是靜態(tài)人工設(shè)置?，F(xiàn)在有人提出動態(tài)參數(shù)設(shè)置方法，以減少人工選擇參數(shù)的困難和盲目性。

4 結(jié)束語

遺傳算法作為當(dāng)前研究的熱點，已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展。由于遺傳算法的并行性和全局搜索等特點，已在實際中廣泛應(yīng)用。本文針對傳統(tǒng)遺傳算法的早熟收斂、得到的結(jié)果可能為非全局最優(yōu)收斂解以及在進(jìn)化后期搜索效率較低等缺點進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的遺傳算法在全局收斂性和收斂速度方面都有了很大的改善，得到了較好的優(yōu)化結(jié)果。

參考文獻(xiàn)

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計算機學(xué)術(shù)研究論文范文第2篇

1、論文格式的論文題目：(下附署名)要求準(zhǔn)確、簡練、醒目、新穎。

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計算機學(xué)術(shù)研究論文范文第3篇

〔關(guān)鍵詞〕網(wǎng)絡(luò)引文；網(wǎng)絡(luò)信息；引文分析

〔中圖分類號〕G250.2 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008－0821（2012）04－0174－04

在Web2.0和科研信息化背景下，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們獲取信息與交流的重要平臺。OCLC在2005年的一項對包括美國、加拿大和澳大利亞在內(nèi)的6個國家的3 300名用戶的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，84%的用戶使用在線搜索引擎查找信息［1］。如今，網(wǎng)絡(luò)也越來越成為一個巨大的學(xué)術(shù)信息倉儲，是學(xué)術(shù)交流活動的重要途徑［2］。學(xué)者在學(xué)術(shù)活動中開始引用大量的網(wǎng)絡(luò)信息［3］。Graham和Metaxas發(fā)現(xiàn)本科生在完成作業(yè)時，會首先選擇因特網(wǎng)作為信息來源［4］。

網(wǎng)絡(luò)引文是指學(xué)術(shù)論文后面所附的、其來源出處是網(wǎng)絡(luò)信息的參考文獻(xiàn)，實際上是用作引文的網(wǎng)絡(luò)信息。對網(wǎng)絡(luò)信息的不同引用行為可以反映不同的學(xué)科文化［5］。通過對各個學(xué)科網(wǎng)絡(luò)引文的數(shù)量及特征統(tǒng)計分析，可以考察各個學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息的利用率和對網(wǎng)絡(luò)信息的利用偏好。

1 各學(xué)科網(wǎng)絡(luò)引文的數(shù)量差異

1.1 各學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息的利用趨勢

引文數(shù)量可以作為衡量文獻(xiàn)學(xué)術(shù)質(zhì)量［6］和影響力［7］的標(biāo)準(zhǔn)之一，網(wǎng)絡(luò)引文也代表了學(xué)術(shù)作者對網(wǎng)絡(luò)信息價值的認(rèn)可［8］。學(xué)術(shù)研究中對網(wǎng)絡(luò)信息的引用從20世紀(jì)末開始出現(xiàn)，隨后不同學(xué)科中網(wǎng)絡(luò)引文的數(shù)量呈逐年增加。Harter和Kim對1995年發(fā)表的電子期刊的研究發(fā)現(xiàn)，1.9%的引文來源于網(wǎng)絡(luò)信息。Herring 1996年對研究網(wǎng)絡(luò)搜索引擎的文章的研究中發(fā)現(xiàn)2.1%的引文屬于網(wǎng)絡(luò)信息［9］。Yin Zhang在1998年研究了圖書情報領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)引文，僅約7.5%的文獻(xiàn)引用了網(wǎng)絡(luò)信息，但正在不斷增加，網(wǎng)絡(luò)信息正逐漸成為學(xué)者進(jìn)行研究時重要的參考資源［10］。而通過對1999年和2000年發(fā)表的175篇文章的研究，Herring發(fā)現(xiàn)約55%的論文引用了網(wǎng)絡(luò)信息，網(wǎng)絡(luò)引文占引文總量的16%。宋歌統(tǒng)計了從1997－2005年歷年各學(xué)科中具有網(wǎng)絡(luò)引文的論文量和總發(fā)文量。含網(wǎng)絡(luò)引文的論文數(shù)量9年間增長了205倍［11］。整體來說，網(wǎng)絡(luò)引文的數(shù)量呈顯著性增長，尤其在計算機科學(xué)［12］、法學(xué)［13］、交叉學(xué)科［4］等學(xué)科越來越受學(xué)者的青睞。

1.2 不同學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息引用的行為差異

不同學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息的引用行為不同。從整體上看，應(yīng)用性學(xué)科和交叉學(xué)科更傾向于引用網(wǎng)絡(luò)信息，而古典學(xué)科和實驗學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息的利用則微乎其微。社會科學(xué)學(xué)科比人文科學(xué)學(xué)科引用更多的網(wǎng)絡(luò)信息。

各學(xué)科中，計算機科學(xué)和圖書情報學(xué)是網(wǎng)絡(luò)信息利用率最高的兩個學(xué)科［14－16］，這一點與國內(nèi)外的研究成果是一致的，尤其計算機科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)信息引用量明顯多于其他學(xué)科。Herring對電子期刊的研究發(fā)現(xiàn)計算機科學(xué)中引用網(wǎng)絡(luò)信息的論文比例高達(dá)90.5%，圖書情報學(xué)為82.6%［14］，張翠英等人2002年統(tǒng)計了國內(nèi)各學(xué)科的網(wǎng)絡(luò)引文，其中計算機科學(xué)引用網(wǎng)絡(luò)信息的引文比例最高，為7.34%［16］。

交叉學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息的利用率高于各學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息利用率的平均水平，如圖書情報科學(xué)、性別研究、生態(tài)學(xué)和教育技術(shù)這幾門交叉性學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息的利用率就比其它學(xué)科更高一些［14］。Zhang統(tǒng)計了8種交叉學(xué)科期刊的網(wǎng)絡(luò)引文，超過50%的文獻(xiàn)引用了網(wǎng)絡(luò)信息，并且網(wǎng)絡(luò)引文占所有引文總量比例的13%［10］。

社會科學(xué)學(xué)科比基礎(chǔ)性學(xué)科和人文科學(xué)學(xué)科利用更多的網(wǎng)絡(luò)信息。在張翠英2002年對各學(xué)科網(wǎng)絡(luò)引文的統(tǒng)計中，除信息科學(xué)以外，政治經(jīng)濟(jì)與法律、教育與社會科學(xué)對網(wǎng)絡(luò)信息的利用率最高，分別占總引文量的1.69%和0.92%。其它的理工、文史哲、農(nóng)業(yè)和醫(yī)藥衛(wèi)生4類學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息的利用則寥寥無幾［16］。宋歌的研究也驗證了農(nóng)業(yè)和醫(yī)藥衛(wèi)生類學(xué)術(shù)期刊利用網(wǎng)絡(luò)信息最少［11］。許多學(xué)者的研究都表明法學(xué)對網(wǎng)絡(luò)信息的利用率較高。Yang等人利用CSSCI對2006-2007年的中國人文社科學(xué)科的網(wǎng)絡(luò)引文進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)圖書館學(xué)和檔案學(xué)的網(wǎng)絡(luò)引文比例最高，分別為15.44%和10%，而中國文學(xué)和歷史學(xué)科的網(wǎng)絡(luò)引文比例僅為0.38%和0.省略、.省略、.edu、.gov、.ac、.省略和.net類型網(wǎng)站所占比例分別為43.9%和35.省略、.edu和.gov類型的網(wǎng)站只占很小的比例，分別為2.16%、0.95%和0.34%。不同的域名類型代表不同的網(wǎng)絡(luò)信息，例如，.edu和.省略類的網(wǎng)站中，除了商業(yè)數(shù)據(jù)庫，還包括許多新聞網(wǎng)站和博客站點，因此.省略、.org和.gov，根據(jù)Yang等人的研究，三者占網(wǎng)絡(luò)引文總量的70.省略、.edu和.gov 3種類型的網(wǎng)站數(shù)量很少，但三者在網(wǎng)絡(luò)引文中的比例卻很高，分別為20.4%、9.64%和13.省略的網(wǎng)絡(luò)信息比例僅為5.26%［17］。

各個學(xué)科對不同網(wǎng)域信息的利用率不同。根據(jù)Yang等人對CSSCI中人文社科類學(xué)科網(wǎng)絡(luò)引文的研究，利用.gov類資源最多的學(xué)科是應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)（占.gov類網(wǎng)站總量的21.88%）和公共管理科學(xué)（20.省略類資源最多的是圖書情報學(xué)科（25.省略類資源最多的則是新聞學(xué)和傳播學(xué)（9.42%）［17］。應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)和公共管理科學(xué)之所以大量利用.省略網(wǎng)域資源的引用主要體現(xiàn)在一些重要的國際性組織的信息，這些機構(gòu)主要包括教育機構(gòu)、專業(yè)團(tuán)體和一些學(xué)者網(wǎng)絡(luò)。這說明圖書情報領(lǐng)域的信息門戶、學(xué)術(shù)資源倉儲較為豐富，學(xué)者在網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)活躍。

3 影響各學(xué)科利用網(wǎng)絡(luò)信息的因素

3.1 學(xué)科自身特點與學(xué)者認(rèn)知

各學(xué)科利用網(wǎng)絡(luò)信息的狀況存在較大差異，主要是由學(xué)科本身的特點和學(xué)者對網(wǎng)絡(luò)信息的認(rèn)知程度決定的。通常研究領(lǐng)域本身與網(wǎng)絡(luò)密切相關(guān)的學(xué)科，學(xué)科的網(wǎng)絡(luò)信息也更豐富，學(xué)者們利用網(wǎng)絡(luò)信息的意識和能力也比其它學(xué)術(shù)領(lǐng)域的學(xué)者強一些。信息科學(xué)相關(guān)學(xué)科與網(wǎng)絡(luò)有著密切的聯(lián)系，并且網(wǎng)絡(luò)上該方面的資源相對豐富，學(xué)者傾向于在科研活動中利用更多的網(wǎng)絡(luò)信息，因此計算機科學(xué)和圖書情報學(xué)對網(wǎng)絡(luò)信息的利用明顯高于其它學(xué)科。卿蔚等對心理學(xué)研究生學(xué)位論文的研究也驗證了這一結(jié)論，她發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息引用率高的論文，其研究主題都與網(wǎng)絡(luò)或計算機技術(shù)有關(guān)，如網(wǎng)絡(luò)成癮的心理健康問題、多學(xué)科交叉的人機交互問題等［18］。

而從總體上看，應(yīng)用性學(xué)科比注重理論的基礎(chǔ)性學(xué)科在網(wǎng)上擁有相對較豐富的學(xué)科資源，因此經(jīng)濟(jì)、教育等社會科學(xué)學(xué)科比理工、文史哲等學(xué)科更多的利用網(wǎng)絡(luò)信息。而歷史、農(nóng)業(yè)等則更依賴于傳統(tǒng)的、正式的文獻(xiàn)類型［15］。

在研究人員對網(wǎng)絡(luò)信息的認(rèn)知方面，自然科學(xué)學(xué)者傾向于在線獲取研究資料［19］，這一結(jié)論也適用于社會科學(xué)，但對人文學(xué)者來說則并非如此［20］。社會科學(xué)學(xué)科比人文學(xué)科的學(xué)者認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)信息對學(xué)術(shù)研究的作用更大［21］。Kumar和Kaur調(diào)查了印度工程學(xué)院的1 603名老師和學(xué)生，發(fā)現(xiàn)工程學(xué)院的用戶在學(xué)術(shù)活動中越來越依賴網(wǎng)絡(luò)信息［22］。Liu的研究發(fā)現(xiàn)不同學(xué)科的學(xué)生在完成作業(yè)和論文時，對信息來源有不同的偏好，40.0%的計算機科學(xué)的學(xué)生會首先利用網(wǎng)絡(luò)獲取信息，社會科學(xué)學(xué)科學(xué)生比例為17.4%［23］。Chen等人通過對人文學(xué)科研究生畢業(yè)論文的研究，發(fā)現(xiàn)人文學(xué)科研究生更多的引用紙質(zhì)出版文獻(xiàn)［24］。經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)信息的學(xué)者認(rèn)為對網(wǎng)絡(luò)信息的利用可以幫助他們提升學(xué)術(shù)成果的質(zhì)量，以及提供新的學(xué)術(shù)靈感。

3.2 網(wǎng)絡(luò)信息的可獲取性

網(wǎng)絡(luò)信息的可獲取性會影響學(xué)者對網(wǎng)絡(luò)信息的認(rèn)知和利用率。由于網(wǎng)絡(luò)信息具有動態(tài)性，因此網(wǎng)絡(luò)引文的可獲取性會隨時間的增長而衰減。Germain 2000年對隨機選取的31種學(xué)術(shù)期刊中的64條網(wǎng)絡(luò)引文的可獲取性進(jìn)行追溯，發(fā)現(xiàn)1年后有26.5%的網(wǎng)絡(luò)引文不可獲取，2年后比例上升至37.5%，3年后高達(dá)48.4%［25］。Michael Bugejal和Daniela V.Dimitrova在2005年和2007年發(fā)表的文獻(xiàn)中指出通訊類期刊的網(wǎng)絡(luò)引用半衰期為3.17年［26］。

認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)信息易獲取的學(xué)者更易于利用網(wǎng)絡(luò)信息。在Vakkari 2006年的研究中發(fā)現(xiàn)感知可獲取性比學(xué)科特征因素對學(xué)者使用網(wǎng)絡(luò)信息的影響更大［27］。而已有的研究證明，醫(yī)學(xué)學(xué)科的網(wǎng)絡(luò)信息具有最高的可獲取性，其次是自然科學(xué)、工程學(xué)科和社會科學(xué)，人文科學(xué)的網(wǎng)絡(luò)信息可獲取性最低［21］。

針對網(wǎng)絡(luò)引文的不可獲取性，國內(nèi)外已經(jīng)做出了不少努力，如美國的Brewster Kahle和一些技術(shù)專家開展的名為Internet Archive的項目，將Internet上的網(wǎng)頁存為Snapshot［28］。國內(nèi)如《圖書情報工作》雜志為解決網(wǎng)絡(luò)參考文獻(xiàn)的不可追溯性，建立了“現(xiàn)刊”保存網(wǎng)絡(luò)引文數(shù)據(jù)庫［29］。這種通過網(wǎng)絡(luò)儲存器來保存網(wǎng)絡(luò)引文的做法雖然一定程度上改善了網(wǎng)絡(luò)信息的獲取和保存現(xiàn)狀，但僅是小范圍的嘗試，未從根本上解決網(wǎng)絡(luò)引文不可獲取的缺陷。因此這仍是有待突破的領(lǐng)域。

另外，根據(jù)已有的研究無法判斷學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息的利用率是否與學(xué)科開放獲取程度相關(guān)。例如，醫(yī)學(xué)是可在線免費獲取大部分研究成果的學(xué)科，是開放獲取運動最早實施的學(xué)科之一，但醫(yī)學(xué)類期刊卻幾乎沒有網(wǎng)絡(luò)引文。但也有學(xué)者認(rèn)為，隨著通過嚴(yán)格的開放獲取學(xué)術(shù)交流渠道而建立的各種開放獲取倉儲的不斷豐富，學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息的利用率會不斷提高。

4 結(jié)束語

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展極大的推動了學(xué)者查找和利用網(wǎng)絡(luò)信息的能力。學(xué)術(shù)文獻(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)信息的引用日益增多。因此，對網(wǎng)絡(luò)引文的分析對網(wǎng)絡(luò)資源的開發(fā)與利用具有重大意義。例如，通過統(tǒng)計網(wǎng)絡(luò)引文中高被引頻次的網(wǎng)絡(luò)信息以及通過對網(wǎng)絡(luò)信息的主題特征分析，可以確定學(xué)科核心學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)信息。通過被引網(wǎng)站的域名分析可以判斷區(qū)域之間的合作與交流程度［30］。對網(wǎng)絡(luò)信息的同被引現(xiàn)象還可用于學(xué)術(shù)科研群體的挖掘。對網(wǎng)絡(luò)引文應(yīng)用的不斷擴(kuò)展與深度挖掘，必將對各學(xué)科學(xué)者更好的利用網(wǎng)絡(luò)信息起到重要的指導(dǎo)作用。

目前的研究大都選取特定的某一學(xué)科和較小的樣本量進(jìn)行研究，因此還缺乏對各學(xué)科網(wǎng)絡(luò)信息利用率的全面性、權(quán)威性的研究成果，對各學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息利用的特征揭示也不深入。受研究的樣本量所限，有的研究甚至得出了相悖的結(jié)論，如Liu在研究不同學(xué)科用戶對網(wǎng)絡(luò)信息來源的偏好時，認(rèn)為首選網(wǎng)絡(luò)獲取信息的圖情領(lǐng)域?qū)W生比例僅為9.5%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于社會科學(xué)學(xué)生的平均比例17.4%［23］。又如David研究認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)引文很受醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)W者的青睞，這也與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)信息利用的現(xiàn)狀相悖［31］。因此，對各個學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)信息的利用進(jìn)行大范圍、長時間跨度的實證研究是接下來學(xué)者需要努力的方向。

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計算機學(xué)術(shù)研究論文范文第4篇

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計算機學(xué)術(shù)研究論文范文第5篇

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