【科学文献计量】筛选同一作者硕博论文和期刊文献(中文和外文)

本文介绍如何在科学研究中处理中文期刊、中文硕博论文和外文期刊的文献数据,通过Endnote和文本文件读取,使用Python的metaknowledge库与自定义函数进行数据处理。重点在于筛选同一作者的文献,首先对比中文文献作者信息,然后通过转换中文姓名为拼音来匹配外文期刊,最终核实并排除重名情况,确保数据准确性。

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在下载的文献中筛选同一作者硕博论文和期刊文献(中文和外文)

背景需求

在进行某一领域的研究中,由于文献数量较少,因此将中文期刊、中文硕博论文和外文期刊都进行整理。但是这种必然会存在一个问题问题:

硕博论文的一个主题(章节)会对应着中文期刊或者外文期刊

因此有必要筛选同一作者硕博论文和期刊文献,对数据集进行处理

问题解决

首先下载的中文期刊和中文硕博论文都是以Endnote的格式导出,而外文期刊是以纯文本的形式导出

借助metaknowledge和自己封装的cnki_to_df函数,将下载到本地的文本文件读入到python环境中

筛选同一作者硕博论文和期刊文献

import pandas as pd
import metaknowledge as mk
from mk_utils import cnki_to_df

journa
内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
内容概要:文章介绍了自媒体生态下AI流量智能体服务,旨在解决自媒体内容创作和流量获取中的难题。AI智能体作为低成本甚至零成本的高效助手,能生成高质量的文字、音频、图片和视频内容,尤其在内容仿写、改写、爆款内容生成方面表现突出。文中具体展示了AI工具在短视频、公众号、小红书图文和私域营销等领域的应用实例,如一键改写抖音文案并生成音频、快速提取并分析博主视频文案、将抖音内容转换为小红书风格内容等。此外,还提供了个性化定制选项,如自定义工作流、调整文案风格等,极大提高了内容创作效率。 适合人群:自媒体从业者、企业营销人员以及需要提高内容创作和流量获取效率的相关人士。 使用场景及目标:①利用AI工具快速生成和优化各类自媒体平台(如抖音、小红书、公众号)所需的文字、图片、音频、视频等内容;②通过分析爆款内容逻辑,生成吸引用户的标题和文案,提升作品的曝光率和吸引力;③借助AI智能体实现多流程自动化操作,如自定义数据来源、修改写作风格等,提高工作效率。 其他说明:AI智能体不仅能生成高质量内容,还能根据用户需求进行个性化定制,支持多种内容形式的互转,帮助用户更好地适应不同平台的特点。在使用过程中,应充分利用AI工具提供的各项功能,结合自身需求,灵活调整参数设置,以达到最佳效果。
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