Выпуск: 10 , Год издания: 2013

Рассматривается новая модель формирования ранжированных списков научных журналов на основе библиометрического анализа. В основе модели лежит поиск в реферативной базе данных набора статей, семантически равнозначного набору статей пользователя или группы пользователей, для которых подбирается репертуар научной периодики. Иными словами, результатом запроса должна стать совокупность статей той же тематической направленности, которая выражена в статьях самого автора. Для достижения этой цели в качестве запроса мы использовали KeyWords Plus из статей сотрудников трех научных организаций в различных научных областях - биомедицинской, геологической и физико-математической. KeyWords Plus, являя собой краткий пересказ каждой из статей, объединены в запросе в группы, количество которых, соответственно, равнялось количеству статей сотрудников этих организаций. В результате запроса получены списки статей точно с теми же последовательностями ключевых слов, что доказывало их семантическую близость. С применением различных фильтров, проанализированы группы журналов, в наибольшей степени концентрирующие интересующие нас статьи. Полученные списки сопоставлены со списками журналов, наиболее цитируемых авторами рассматриваемых организаций, установлено значительное сходство списков в области естественных наук и меньшее - в области точных. Описаны возможные сферы применения альтернативного анализу цитирования метода с использованием KeyWords Plus, а также применимость новой модели к базе данных Scopus, где в качестве дополнительных ключевых слов используются контролируемые тезаурусы.