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      公立醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站影響力評價研究

      2023-12-13 11:22:36
      甘肅科技 2023年11期
      關(guān)鍵詞:優(yōu)化

      鄧 哲

      (湘潭大學(xué),湖南 湘潭 411105)

      0 引言

      在信息社會,繁雜信息日益劇增,在海量信息中如何凸顯自己、提高自己知名度已日漸成為團體和個人關(guān)注的重點。高校作為吸納、培養(yǎng)和輸送社會型人才樞紐,在信息社會如何擴大影響力,提高自身知名度是不容忽視的問題。傳統(tǒng)信息傳播由于傳輸效率及傳播范圍有限已逐漸不適應(yīng)當(dāng)下高校信息需求,而各大高校官網(wǎng)作為高校信息集合地,肩負著及時向外界傳送高校各類信息,為學(xué)生群體乃至社會大眾提供服務(wù)的任務(wù)。在信息化高速發(fā)展大環(huán)境下,高校網(wǎng)站已成為信息傳播速度最快、傳播范圍最廣、信息傳播最重要的平臺媒介,利用灰色關(guān)聯(lián)度方法對高校網(wǎng)站建設(shè)情況作出評估,可以為高校網(wǎng)站的建設(shè)提供參考,進一步提高高校網(wǎng)站的建設(shè)水平。

      基于對醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站影響力相關(guān)研究得出的醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站影響力概論,文章對20所醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站影響力在流量指標(biāo)、鏈接指標(biāo)等基礎(chǔ)上進行評測,初步建立網(wǎng)站影響力評估指標(biāo)體系,通過“tool.chinaz.com”站長工具及百度搜索引擎等軟件搜集醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站影響力評估指標(biāo)數(shù)據(jù),結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度分析法對20所醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站灰色關(guān)聯(lián)度進行排序,進而得出20所醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站的建設(shè)情況,最后在評估結(jié)果分析的基礎(chǔ)上提出加強醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站建設(shè)的措施和建議。

      1 相關(guān)研究綜述

      國外學(xué)者Batooli等[1]在獲取研究人員瀏覽量、閱讀情況等數(shù)據(jù)后,以在線學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站為基礎(chǔ)對研究學(xué)者的科研情況進行了評估;Bhardwaj[2]在對網(wǎng)站特征功能進行分析提取后將網(wǎng)站劃分類別,并對在線學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站進行評估比較。國內(nèi)學(xué)者楊金龍等[3]利用網(wǎng)站鏈接分析及灰色關(guān)聯(lián)分析對省級政府網(wǎng)站的電子政務(wù)建設(shè)情況進行了評價研究;李媚嬋[4]在鏈接分析和灰色關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)上,通過定量方法對廣東地級市檔案網(wǎng)站的影響力進行了評估比較;肖荻昱[5]對智庫網(wǎng)站的影響力采用鏈接分析方法排序,深入分析了社會智庫網(wǎng)站的影響力情況;熊回香等[6]基于網(wǎng)站功能、學(xué)術(shù)資源、網(wǎng)站影響力等多維度層面,對國內(nèi)在線學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站進行比較分析;謝人強等[7]對省級圖書館網(wǎng)站相關(guān)數(shù)據(jù)進行搜集,利用熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)分析法對網(wǎng)站影響力進行分析評估。高彩嬌[8]引入時間-加權(quán)被引頻次等指標(biāo)結(jié)合引文、鏈接分析方法對國內(nèi)作者的學(xué)術(shù)影響力作出評估;成錫潮[9]在對房產(chǎn)信息網(wǎng)站的鏈接流量數(shù)據(jù)進行收集后,利用灰色關(guān)聯(lián)分析方法對房產(chǎn)網(wǎng)站外部特征、指標(biāo)關(guān)聯(lián)度及綜合評估進行了研究分析;匡宇揚等[10]利用灰色關(guān)聯(lián)法及層次分析法等對老年用戶網(wǎng)站的發(fā)展建設(shè)情況進行研究分析,指出國內(nèi)老年用戶網(wǎng)站的發(fā)展問題、單一型網(wǎng)站建設(shè)情況有待完善;戴艷清和戴柏清[11]從網(wǎng)站流量、鏈接度、搜索引擎3個角度對國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)時代下公共數(shù)字文化網(wǎng)站的影響力進行評估分析;章詩韻等[12]利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對收集的疾控中心網(wǎng)站9個參數(shù)進行了分析比較,并對如何提升疾控網(wǎng)站影響力水平提出建議;葛少衛(wèi)和楊曉江[13]在采集文獻計量指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)后結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析對全球13個大學(xué)排行榜影響力進行了排序分析。

      2 研究對象選取

      文章以杭州電子科技大學(xué)中國科教評價研究院和浙江高等教育研究院、武漢大學(xué)中國科學(xué)評價研究中心聯(lián)合中國科教評價網(wǎng)(www.nseac.com)發(fā)布的《中國大學(xué)及學(xué)科專業(yè)評價報告(2022—2023)》中30所醫(yī)學(xué)高校作為初步研究對象。為使研究對象更加具有客觀性,文章依循簡單隨機抽樣原理,利用編程語言產(chǎn)生隨機數(shù)列,從上述初步選取對象中隨機抽取20所高校網(wǎng)址作為最終研究樣本,所采用的隨機抽樣工具在JavaScript環(huán)境下編寫,隨機抽樣工具抽取的20所高校名稱及網(wǎng)址見表1。

      表1 隨機抽樣工具抽取的20所院校及網(wǎng)址

      3 數(shù)據(jù)收集及評估體系的建立

      3.1 醫(yī)學(xué)高等院校網(wǎng)站影響力評價模型的建立

      文章在基于全面性和可獲取性的基礎(chǔ)上結(jié)合國內(nèi)外已有的網(wǎng)站評價指標(biāo)體系,建立了醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站的評價指標(biāo)體系,包含3個一級指標(biāo)和7個二級指標(biāo)組成(圖1)。

      圖1 高校網(wǎng)站評價指標(biāo)體系

      3.2 評價指標(biāo)選擇及收集

      為能夠更好反映醫(yī)學(xué)高等院校網(wǎng)站的建設(shè)現(xiàn)狀及網(wǎng)絡(luò)影響力,文章最終選取的網(wǎng)站影響力評價指標(biāo)為:網(wǎng)頁數(shù)、鏈接總數(shù)、外部鏈接數(shù)、內(nèi)部鏈接數(shù)、網(wǎng)絡(luò)影響因子(WIF)(外部網(wǎng)絡(luò)影響因子、內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)影響因子)、網(wǎng)頁級別PR值(搜狗、google)、日均IP訪問量、人均頁面瀏覽量(近月)、日均PV瀏覽量。

      文章研究對象均為中文網(wǎng)站,因而使用“tool.chinaz.com站長工具”和百度搜索引擎對20所公立醫(yī)學(xué)高等院校進行檢索收集更具效率。此次檢索于2022年6月1日—2022年6月10日,所得各個高校網(wǎng)站及其各項鏈接指標(biāo)數(shù)據(jù)見表2—表4。

      表2 20所醫(yī)學(xué)高校評價指標(biāo)數(shù)據(jù)(一)

      表3 20所醫(yī)學(xué)高校評價指標(biāo)數(shù)據(jù)(二)

      表4 20所醫(yī)學(xué)高校評價指標(biāo)數(shù)據(jù)(三)

      鑒于選取評價指標(biāo)中僅日均IP訪問量、人均頁面瀏覽量、日均PV瀏覽量可能受所選取時間段影響,時間段的選取對其余指標(biāo)影響較低,且文章選取時間段下網(wǎng)站訪問各項數(shù)值平緩,與一般情境較為吻合,因而文章的采集時間段對最終結(jié)論準(zhǔn)確性影響較小。

      對所搜集數(shù)據(jù)進行初步分析發(fā)現(xiàn):

      (1)從表2數(shù)據(jù)中可得出:在網(wǎng)頁數(shù)量上,南京醫(yī)科大學(xué)網(wǎng)頁數(shù)最多,有80 392個網(wǎng)頁;黑龍江中醫(yī)藥大學(xué)網(wǎng)頁數(shù)最少,僅為9 959個網(wǎng)頁,而20所高校網(wǎng)站網(wǎng)頁平均數(shù)為34 662.1個,在所調(diào)查的20所醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站中有9所大學(xué)網(wǎng)頁數(shù)高于這個平均值,11所大學(xué)網(wǎng)站網(wǎng)頁數(shù)低于這個平均數(shù)。這在一方面可以反映目前相當(dāng)一部分醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站的網(wǎng)站建設(shè)規(guī)模還不夠完善,與國內(nèi)領(lǐng)先的醫(yī)學(xué)高校還存在一定差距。

      (2)中國醫(yī)科大學(xué)在外鏈接數(shù)最多,達到了229 000個,而南方醫(yī)科大學(xué)外鏈接數(shù)最少,僅有89個。20所醫(yī)學(xué)高校平均外鏈接數(shù)為36 406.45個,僅中國醫(yī)科大學(xué)、中國藥科大學(xué)、南京醫(yī)科大學(xué)、福建醫(yī)科大學(xué)超過了這個平均值,且居于后列的高校與居于前列的高校相差很大,由此看來所調(diào)查20所醫(yī)學(xué)高校中大部分網(wǎng)站的建設(shè)質(zhì)量還不夠好,需要進一步完善。

      4 灰色關(guān)聯(lián)度分析與數(shù)據(jù)處理

      4.1 確立評價指標(biāo)矩陣

      文章評價指標(biāo)矩陣由20所高校網(wǎng)站及12個評價指標(biāo)的具體數(shù)據(jù)組成,也是文章網(wǎng)站評價依據(jù)。設(shè)A={Yi∣i=1,…,i}為待評價網(wǎng)站的集合(i=20),Aij=(Ai1,Ai2,…,Aij)為第i個待評價網(wǎng)站各指標(biāo)的數(shù)據(jù)集合,共有j個數(shù)據(jù)(j=12),Aij表示第i個網(wǎng)站的第j個指標(biāo)的取值,最終建立評價指標(biāo)矩陣S:

      4.2 數(shù)據(jù)無量綱化

      由于表2—表4中各評價指標(biāo)中的數(shù)據(jù)因為量綱不同屬于不同數(shù)量級,為了在后期處理時便于相互比較文章對表2—表4中指標(biāo)數(shù)據(jù)進行無量綱化處理(以各個指標(biāo)數(shù)據(jù)的均值為基準(zhǔn),對20所醫(yī)學(xué)高校的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行無量綱化處理)。

      即使用:

      20所醫(yī)學(xué)高校各項指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)過無量綱化處理后矩陣A變?yōu)榫仃嘇,后續(xù)進行運算分析時采用矩陣A中的數(shù)據(jù)。

      4.3 確定評價指標(biāo)權(quán)重

      文章利用熵值法對各項指標(biāo)進行加權(quán)處理,設(shè)第j個指標(biāo)的信息熵值運算公式為:

      式中:k為波爾茲曼常數(shù),取值為(lni)-1,文章中k值為0.333 8,信息熵M的取值范圍為[3]。

      信息熵M可衡量第j個指標(biāo)的有效性;當(dāng)Mj=1時,表示數(shù)據(jù)完全無序,即該指標(biāo)權(quán)重為0。因此,指標(biāo)的有效性為數(shù)值1和Mj差值,即差異系數(shù)Nj,Nj運算式為:

      第j個指標(biāo)的最終權(quán)重Wj計算公式如下:

      利用式(3)、式(4)計算求得各指標(biāo)權(quán)重見表5。

      表5 各項評價指標(biāo)權(quán)重

      由表5可以看出網(wǎng)頁數(shù)、外部影響因子、外鏈接數(shù)3項指標(biāo)的權(quán)重居于前三,三者權(quán)重之和占總權(quán)重比例超過了50%,說明這3項指標(biāo)對網(wǎng)站整體的影響力作用水平較高,而日均PV瀏覽量、PR值(Google)、PR值(搜狗)的權(quán)重均沒有超過2%,說明這3項指標(biāo)對網(wǎng)站整體影響力作用較小。

      4.4 灰色關(guān)聯(lián)度計算

      在文章中若選取的12個指標(biāo)指數(shù)越大,則可以反映出網(wǎng)站所含內(nèi)容越豐富多樣、網(wǎng)站建設(shè)情況越完善,也意味著網(wǎng)站的影響力越強。即上述12個指標(biāo)均與網(wǎng)站質(zhì)量呈正相關(guān)關(guān)系。

      文章將各項指標(biāo)的最大值設(shè)為參考集,以此分析20個網(wǎng)站指標(biāo)數(shù)據(jù)同參考集之間的關(guān)系。對無量綱化后的數(shù)據(jù)采用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法進行處理,設(shè)Xi為數(shù)據(jù)集合,第i個對象在不同評價的指標(biāo)k上的數(shù)據(jù)為xi*(k)(k=1,2,…,n),數(shù)據(jù)集合xi*k=(xi*(1),xi*(2),…,xi*(k)(i=1,2,…,m),其中n=12,m=20。分析計算步驟如下:

      (1)確定參考集xo(k)(最優(yōu)指標(biāo)集)

      參考集xo(k)=[xo(1),xo(2),…,xo(k)],式中xo(k)為第k個指標(biāo)的最大值,形成最優(yōu)指標(biāo)集矩陣,其中每個元素都是各指標(biāo)值的最大值,也就是公認的最優(yōu)值,最優(yōu)值及對應(yīng)高校見表6。

      表6 各項評價指標(biāo)最優(yōu)值及對應(yīng)的高校

      從表6中得出中國醫(yī)科大學(xué)擁有4個指標(biāo)的最優(yōu)值,分別是:PR值(搜狗)、總鏈接數(shù)、外鏈接數(shù)、總體影響因子,說明中國醫(yī)科大學(xué)在20所高校中網(wǎng)站建設(shè)質(zhì)量及組織結(jié)構(gòu)都是比較好的;北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院和南京醫(yī)科大學(xué)擁有3個指標(biāo)的最優(yōu)值分別是人均頁面瀏覽量、PR值(Google)、外部影響因子和日均IP訪問量、日均PV瀏覽量、網(wǎng)頁數(shù),說明這2個學(xué)校在網(wǎng)站建設(shè)方面也是比較好的,對學(xué)校網(wǎng)站建設(shè)情況也比較重視。

      (2)求差序列

      計算公式如下:

      利用式(5)計算出20所高校的每一項指標(biāo)無量綱化數(shù)值與最優(yōu)值差的絕對值,并從每項指標(biāo)差值中,選出相應(yīng)的最大值和最小值,記作Max│xo(k)-xi(k)│和Min│xo(k)-xi(k)│。

      (3)計算關(guān)聯(lián)度。

      從得到指標(biāo)差值最大值和最小值集合中各自取出其中最值,記為MaxMax│xo(k)-xi(k)│和MinMin│xo(k)-xi(k)│,所得結(jié)果數(shù)據(jù)根據(jù)式(6)處理后得到εi(k)。

      (4)將20所高校各項指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)εi(k)運算結(jié)果與指標(biāo)權(quán)重相乘,得到各項指標(biāo)數(shù)據(jù)。利用式(7)計算得到求和加權(quán)關(guān)聯(lián)度R(xo,xi)。

      *Si(k)為εi(k)與指標(biāo)權(quán)重相乘后結(jié)果。

      20所公立醫(yī)學(xué)高校門戶網(wǎng)站加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度降序排列結(jié)果見表7。

      表7 20所高校網(wǎng)站加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度排序

      5 結(jié)論與建議

      在對表7加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度排序分析后發(fā)現(xiàn):

      (1)加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度排名越靠前意味著調(diào)查網(wǎng)站與最佳網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)度越高,網(wǎng)站規(guī)模質(zhì)量越好、網(wǎng)站所含內(nèi)容更豐富多樣、網(wǎng)站規(guī)模更大、網(wǎng)站整體構(gòu)造越趨于完備,影響力相應(yīng)越強。

      (2)表7中國醫(yī)科大學(xué)關(guān)聯(lián)度最高達到了0.734 4,20所醫(yī)學(xué)高校的平均值為0.578 6,20所高校中僅中國醫(yī)科大學(xué)加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度高于0.7,其余高校網(wǎng)站均低于0.7,山西醫(yī)科大學(xué)灰色關(guān)聯(lián)達到了0.590 1,而寧夏醫(yī)科大學(xué)灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)最小為0.510 2。綜合分析得到大部分醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站可能對網(wǎng)站建設(shè)還不夠重視,國內(nèi)大部分醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站與國內(nèi)頂尖醫(yī)學(xué)高校之間的網(wǎng)站建設(shè)情況差距還比較明顯,醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站綜合建設(shè)水平仍需提高。

      (3)文章對高校所在地區(qū)研究發(fā)現(xiàn),地域可能對高校網(wǎng)站灰色關(guān)聯(lián)排序存在一定影響,如灰色關(guān)聯(lián)排序最后兩名為黑龍江中醫(yī)藥大學(xué)和寧夏醫(yī)科大學(xué)。得出分析,可能由于高校地處偏遠,在高校知名度和公眾對高校的關(guān)注度方面比較低,導(dǎo)致偏遠地區(qū)高校影響力可能較小。要提高公立醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站影響力,可考慮以下幾個方面措施。

      5.1 加強網(wǎng)站內(nèi)容建設(shè)

      提高網(wǎng)站內(nèi)容質(zhì)量和豐富度,加強網(wǎng)站信息更新和發(fā)布頻率,增加有吸引力的專題和研究成果,增加各類教育和科研資源的在線共享等。這樣能夠吸引更多的學(xué)術(shù)界和社會公眾對醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站的關(guān)注和參與度,提高網(wǎng)站的訪問量和知名度。

      5.2 優(yōu)化網(wǎng)站排名

      通過搜索引擎優(yōu)化(SEO)等技術(shù)手段,提高網(wǎng)站在搜索引擎結(jié)果頁面的排名,使更多的用戶能夠找到醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站。具體措施包括關(guān)鍵詞優(yōu)化、網(wǎng)站架構(gòu)優(yōu)化、外鏈建設(shè)等。

      5.3 加強與社會的交流合作

      開展醫(yī)療健康科普和疾病防控宣傳活動、推廣醫(yī)學(xué)高校的臨床科研成果,參與社會公益活動等,擴大醫(yī)學(xué)高校與社會交流合作。這樣能夠提高醫(yī)學(xué)高校的社會聲譽和知名度,進而提高網(wǎng)站的影響力。

      5.4 提供個性化服務(wù)

      在網(wǎng)站上提供個性化的服務(wù),如在線預(yù)約掛號、醫(yī)學(xué)疑難病癥咨詢、在線學(xué)習(xí)等,方便用戶在網(wǎng)站上獲取到所需的服務(wù)和信息。這樣能夠增強用戶對醫(yī)學(xué)高校網(wǎng)站的黏性和忠誠度,提高網(wǎng)站的訪問量和影響力。

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