SHANDONGELECTRICPOWER山东电力技术第50卷（总第307期）2023年第6期·技术研讨·0引言科技期刊是开展学术研究交流的重要平台，是传播思想文化的重要阵地，是促进理论创新和科技进步的重要力量［1］。随着中国电力科技的快速发展以及双碳目标和建设新型电力系统要求的提出，电力科技创新正面临着前所未有的机遇和挑战［2］。如何使电力科技期刊更好地与电力行业科学研究的发展相匹配，更快地培育出世界一流科技期刊，将科技期刊体系做好、做优、做精，是当前的困难与挑战，也需要不断在摸索中进步。目前电力科学研究正面临多样化和跨学科化发展，传统的电力科技期刊栏目设置逐渐无法满足论文出版需求，在常规栏目之外灵活设置专题，成为科技期刊的重要工作［3-6］。目前科技期刊影响力评价指标数量多，牵扯工作面广，其中核心指标有影响因子、被引频次、他引率。学术期刊评价的理论基础由文献计量学三大经基金项目：国家自然科学基金项目（61802229）；国网山东省电力公司电力科学研究院科技项目“基于多维指标分析的科技期刊动态评价方法研究”（ZY-2022-07）。基于研究热度的电力科技期刊专题策划方法研究马艳，车永强，韩英昆，马雷（国网山东省电力公司电力科学研究院，山东济南250003）摘要：内容质量是关系科技期刊影响力的重要因素。将科技期刊选题指向学术研究前沿，注重选题的前瞻性和创新性，是提高期刊影响力的关键。目前科技期刊多通过对特定领域、特定目标的数据进行统计分析，或者专家推荐来确定主题，缺少通用可行的选题策划和预测模型。设计一种基于研究热度的电力科技期刊专题策划方法，利用深度森林算法对主题词热度和论文影响力数据进行多粒度特征扫描和级联集成学习，对电力科技期刊的选题词汇进行预测，为未来一段时间的电力科技期刊选题提供建议。实验表明：与深度神经网络和随机森林相比，提出的基于深度森林模型的科技期刊选题方法具有更小的预测误差，且训练时间在可接受的时间范围内；随着训练数据量的增加，算法的预测误差呈现缩小趋势，并对预测短周期时间内的选题词汇更加有效。关键词：科技期刊；专题策划；研究热度；深度森林中图分类号：G232.1；TP18文献标识码：A文章编号：1007-9904（2023）06-0063-06TopicPlanningofSci-techJournalsinElectricEngineeringFieldBasedonAcademicPopularityMAYan，CHEYongqiang，HANYingkun，MALei（StateGridShandongElectricPowerResearchInstitute，Jinan250003，China）Abstr...
