影响因子（英文：Impact Factor），简称IF，是汤森路透（Thomson Reuters）出品的期刊引证报告（Journal Citation Reports，JCR）中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。

影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。

查询

JCR

查询外文期刊影响因子，可使用外文数据库Web of Science中的JCR（Journal Citation Reports），其中JCR Science Edition用于查询自然科学类期刊，JCR Social Sciences Edition用于查询人文社会科学类期刊。它隶属于汤森路透集团。该网站需要授权才可访问，需要用大学代理账号。

SCI

查询中文期刊的影响因子，可使用中国学术期刊（光盘版）电子杂志社和中国科学文献计量评价中心联合推出的《中国学术期刊综合引证报告》（万锦堃主编，科学出版社）。SCI的影响因子一般于每年的6月份公布，由汤森路透统计发布，此为最准确的官方版本，其他网站均以此为版本，只作为参考意义，并非100%准确。

PubMed中文网旗下的SCI期刊数据库也可以查询期刊近十年的影响因子及变化曲线，期刊覆盖领域。

MedSCI

MedSCI也可查询期刊的影响因子，数据来自网友上传。

意义

影响因子并非一个最客观的评价期刊影响力的标准。一般来说影响因子高，期刊的影响力就越大。对于一些综合类，或者大项的研究领域来说，因为研究的领域广所以引用率也比较高。比如，生物，和化学类的期刊，这类期刊一般情况下就比较容易有较高的影响力。影响因子虽然可在一定程度上表征其学术质量的优劣，但影响因子与学术质量间并非呈线性正比关系，比如不能说影响因子为5.0的期刊一定优于影响因子为2.0的期刊，影响因子不具有这种对学术质量进行精确定量评价的功能。国内部分科研机构，在进行科研绩效考评时常以累计影响因子或单篇影响因子达到多少作为量化标准，有的研究人员可能因影响因子差0.1分而不能晋升职称或评定奖金等，这种做法绝对是不可取的。

影响因子（Impact factor，缩写IF）是指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，由美国科学情报研究所（ISI）创始人尤金·加菲得（Eugene Garfield）在1960年代创立，其后为文献计量学的发展带来了一系列重大革新。

自1975年以来，每年定期发布于“期刊引用报告”（Journal Citation Reports）。

计算方法

计算

影响因子是以年为单位进行计算的。以1992年的某一期刊影响因子为例，IF（1992年）=A/B

其中，

A=该期刊1990年至1991年所有文章在1992年中被引用的次数；

B=该期刊1990年至1991年所有文章数。

影响

许多著名学术期刊会在其网站上注明期刊的影响因子，以表明在对应学科的影响力。如，美国化学会志、Oncogene等。

中国大陆各大高校（如清华大学、武汉大学、中国科学技术大学、南开大学、中国农业大学、吉林大学、哈尔滨工业大学、浙江大学、上海大学、大连理工大学等）都以学术期刊的影响因子作为评判研究生毕业的主要标准。

以1992年为例，计算某期刊在该年的影响因子：

X=以1992年为基点、某期刊于1990和1991年在1992年全部被引用之论文总次数

Y=以1992年为基点、某期刊1990和1991年全部论文发文量的总和

IF1992年=（X（1990年，1991年）/Y（1990年，1991年））

分解算法

针对传统非侵入式负荷分解算法准确率低、计算较耗时等问题，在隐马尔科夫模型（HMM）的基础上提出基于行为影响因子的负荷实时分解算法。使用自适应的迭代K-means聚类方法提取负荷状态，并将负荷状态组合成超状态。针对传统HMM没有考虑用电场景时间特性的缺陷，对参数进行时间分段学习。在分解阶段引入用户用电行为模式的影响因子，改进隐马尔科夫齐次假设，并利用维特比算法分解出用户的各个负荷的实时状态。通过公开数据集验证了所提算法的准确性和实时性。

起源

在1998年，美国科技信息研究所所长尤金·加菲尔德（Eugene Garfield）博士在《科学家》（The Scientists）杂志中叙述了影响因子的产生过程。说明他最初提出影响因子的目的是为《现刊目次，Current Contents》评估和挑选期刊。人们所说的影响因子一般是指从1975年开始，《期刊引证报道》（Journal Citation Reports，JCR）每年提供上一年度世界范围期刊的引用数据，给出该数据库收录的每种期刊的影响因子。JCR是一个世界权威性的综合数据库。它的引用数据来自世界上3000多家出版机构的7000多种期刊。专业范围包括科学、技术和社会科学。JCR是世界上评估期刊唯一的一个综合性工具，因为只有它收集了全世界各个专业的期刊的引用数据，JCR光盘版有许多很好的界面，显示了期刊之间引用和被引用的关系。可以告诉人们，哪些是最有影响力的期刊，哪些是最常用的期刊，哪些是最热门的期刊。除影响因子外还给出：期刊最新排序（Current Rank）、刊名缩写（Abbreviated Journal Title）、国际统一刊号（ISSN）、总引用数（Total Cites）、及时性索引（Immediacy Index）、总文章数（Total Article）、被引半衰期（Cited Half-Life）。

影响因子

影响因子在发展的过程中形成了两个指标：复合影响因子和综合影响因子。

复合影响因子是指—–复合影响因子是以期刊综合统计源文献、博硕士学位论文统计源文献、会议论文统计源文献为复合统计源文献计算，

综合影响因子是指—-综合影响因子主要是指文、理科综合，是以科技类期刊及人文社会科学类期刊综合统计源文献计算

这两者都是按被评价期刊前两年发表的可被引文献在统计年的被引用总次数与该期刊在前两年内发表的可被引文献总量之比。

作用

影响因子及JCR给出的以上指标，具有非常重要的作用，具体地说，对以下各类人员具有多种实用价值。

1、图书馆员：制定文献收藏计划和经费预算，向读者推荐优秀期刊。

2、编辑：了解和掌握自己编辑的期刊的情况，制订有效的编辑规划和办刊目标。

3、出版商：掌握和监测出版动态，掌握出版机会，做出新的出版决策。

4、作者（科研人员）：

a.寻找和确定与自己专业有关的期刊，

b.确定论文投稿期刊，

c.证实已经发表自己论文的期刊的水平。

5、信息研究分析人员：

a.跟踪文献计量学的发展趋势，

b.研究学科之间及各学科内的引用模式。

c.研究学术论文生产的学问。

d.研究专业学科的发展变化趋势。

影响因素

从计算公式看，影响因子虽然只和被引次数和论文数直接相关，但实际上，它与很多因素有密切联系。决定影响因子大小的因素现主要有以下5个方面：

（1）论文因素。如论文的出版时滞、论文长度、类型及合作者数等。出版时滞较短的刊物更容易获得较高的影响因子。若刊物的出版周期较长，则相当一部分的引文因为文献老化（超过2年）而没有被统计，即没有参与影响因子的计算，从而降低了影响因子。大量统计资料表明，刊载论文如果是热门课题，且篇幅较短，发表较快，则被引率将很快达到高峰，进而使期刊的影响因子上升很快，然后又迅速下降；刊载完整研究性论文的期刊，持续被引用时间长，影响因子升高较持久。也有资料表明，论文的平均作者数与论文的总被引频次呈显著的正相关。

（2）期刊因素。如期刊大小（发表论文数）、类型等。在计算影响因子时，刊载论文数仅统计论文、简讯和综述，而对评论、来信、通讯和其他一些常被引证的栏目的文章则不进行统计。根据经验判断，期刊发表论文数量与影响因子和总被引频次的大小有密切联系。在多数情况下，论文量少的期刊容易得到高影响因子，并且这部分期刊的影响因子在年度之间会有较大的波动;而论文量多且创刊年代久的期刊往往容易得到较高的总被引频次。此外，还与其他引证指标如:即年指标、期刊被引用半衰期、地区分布数、基金论文比以及期刊发行范围和发行量等指标有密切关系。期刊的规模和结构不同会造成期刊影响因子的不同。一般来讲，同种类型的期刊形成的规模越大，这些期刊的影响因子总的来讲就越大；期刊中所含的“热门”课题或“热门”专业的文章越多，总被引频次就越高，同时这种期刊的影响因子也就越大。

（3）学科因素。如不同学科的期刊数目、平均参考文献数、引证半衰期等都会对期刊的影响因子和总被引频次产生影响。期刊的影响因子和总被引频次均以论文的引证与被引证的数量关系为基础。一个学科的引文数量，总体水平取决于两个主要因素：一是各学科自身的发展特点；二是该学科期刊在数据库来源期刊中所占的比例。从总体上来说，某学科来源期刊越多，该学科期刊的总被引频次和影响因子就越大。这两大因素决定了学科影响因子和总被引频次分布的不均衡性。生物学期刊一直是SCI期刊中比较引人注目的一类期刊，它不仅在期刊数量上明显多于其他学科，而且在总被引频次和影响因子的数量上也有显著优势，从而说明生物科学在当代科学中所处的重要位置。此外，影响因子还受期刊所涉及的学科在专业意义上的社会覆盖面的影响，如果某个科技期刊在专业意义上的社会覆盖面非常小，而且同类期刊又很少，那么它的影响因子就不可能很高。

不同的学科由于其内在的科研规律不同，在做研究时所需引用他人的科研成果情况就不尽相同。这些区别至少在两个方面会影响到影响因子的大小，一方面的区别是需要引用他人成果多少的情况，另一方面的区别是引用他人成果的时间情况。由于影响因子一般都只按近两年内的期刊中所引用的文献计算，可以看出按近两年内的引文年限分布情况做的排序结果和通过用影响因子方法对杂志的排序结果同样也具有一致性，这同样说明了影响因子不能正确地反应出不同学科期刊之间影响力的大小。

由于历史的原因，一个国家不同学科的建设和发展都是不平衡的，甚至同一学科中的不同分支也存在这种情况。有的学科规模很小，但从事这一学科的科研人员多，而且对这一学科的资金投入也大，相关的学科杂志也较多，这样就会形成一种规模优势。而往往那些规模较小的学科就不具备这种规模优势，从而这类期刊的影响因子和总被引频次也不会高。就学科规模发展速度的快慢而言，不同的学科有“冷”、“热”之分。“热”门学科由于时代的需要其规模发展速度是很快的，这种学科的文章在其规模迅速发展的期间将具有很高的被引用率;而“冷”门学科则正好相反。但是，这种“冷”与“热”的划分往往并不是出于科学本身的发展需要，而经常是由于经济、社会等一些非科学因素的制约而造成的。还有一些学科包含了许多热门的课题，这些“热门”课题的文章虽有较高的被引用率，但并不具备多大的科学价值。据以上分析可以认为:这种仅仅因为学科规模的大小和发展速度的快慢而造成的论文被引用率高低的不同，或者是引起相关杂志和机构的影响因子大小的不同，从而造成在重要性的排序上的不同，不是科学本身发展造成的，是其他的一些经济的、历史的和社会的非科学因素造成的，因此对规模小或是“冷”专业的学科进行的这种评价是极为不公平的，也是不合理的。

（4）检索系统因素，如参与统计的期刊来源、引文条目的统计范围等。对于特定刊物来说，在中外的检索系统中，由于其所收录的期刊群体组成的差异较大，因而所计算的影响因子值有较大的差异，并且同一刊物在不同语种的检索系统中具有明显不同的影响因子和总被引频次。

（5）名人效应的影响，名人效应常表现为：一方面人们常引用名人的文章来增加自己文章的权威性，即便是在还有别的更适合自己文章引用的文献时也是这样；另一方面是署有名人名字的文章或被名人所推荐的文章很容易在所谓的高档次的杂志上发表，因而也容易被SCI或CSCD所收录，且有时文章本没有名人科研成果，却为了能在高级刊物上发表署上了名人的名字，所以过分地强调被引用或收录情况，将给文章的总被引频次和影响因子带来人为的偏差。