Review on the Application of Grey Prediction Method in Information Research

  • Zhang Jingjing ,
  • Li Zexia
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  • 1. National Science Library, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190;
    2. Department of Library, Information and Archives Management, School of Economic and Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190

Received date: 2020-11-05

  Revised date: 2020-11-26

  Online published: 2020-12-20

Abstract

[Purpose/significance] Grey prediction method can effectively deal with small sample data widely existing in information research. This paper analyzed the application of grey prediction in information research and summarized the shortcomings in the application process, laying the foundation for further application of grey prediction method in information research.[Method/process] By reviewing the literatures related to grey prediction method in information research, this paper gave an overview of data selection, model construction and solved problems of grey predicting method in information research, summarized the problems existing in the application of grey prediction method in current information research, and put forward suggestions for improvement.[Result/conclusion] In the application of the method, the research mainly adopts the sequence grey prediction, and the model focuses on the univariate grey prediction model. According to different prediction objects, grey prediction method has been well applied in journal analysis, library operation management, hot topic analysis and evaluation of scientific research institutions. In the future, different grey prediction methods can be tried according to the characteristics of the prediction object and the research objectives, and the application of grey prediction method can be expanded to other information research issues.

Cite this article

Zhang Jingjing , Li Zexia . Review on the Application of Grey Prediction Method in Information Research[J]. Library and Information Service, 2020 , 64(24) : 106 -114 . DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2020.24.012

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