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EigenFactor Metrics，翻译成特征系数或称特称因子，是美国华盛顿大学教授于2007年提出的计量方法，用于衡量期刊影响力的指标。EigenFactor与谷歌的网页排名PageRank算法十分类似，两者都是基于社会网络理论之上；谷歌追踪网页链接的同时、特征系数追踪引用次数，并且将期刊在整个网络中的重要性纳入评估，因此来自顶级期刊的引用比来自低层级期刊的引用占有较高权重。
如何使用EigenFactor?
首先，最基本的是了解特征系数计量法本身不是个数字，其中的特征系数积分（EigenFactor Score – EF）和文章影响积分（Article Influence Score – AI）才是，从特征系数官网(http://www.eigenfactor.org/index.php)输入搜索期刊名称，就能免费查询期刊的特征系数积分和历年曲线图。
特征系数积分（EF）可以被理解为某期刊在科学领域中的重要性。以所有于期刊引证报告（JCR）中列出的期刊的重要性总和为100，例如下图所示，Nature期刊于2011年的EF得分为1.6，是所有期刊之首。，EF 的积分越高，表示该期刊在同一主题领域里的影响力越大。它的得分高低，能用来衡量期刊对科学界的重要性；并且透过期刊引进引文的来自何处，也可反映期刊内容品质。
文章影响积分（AI）则是用来衡量期刊所发表文章的五年平均影响力，以期刊引证报告（JCR）中所有列举的期刊发表文章均有1.00的基本影响积分为准，以同一主题领域为限。AI积分20的期刊发表的文章比期刊引证报告中其他期刊影响力高出20倍。
图: http://ppt.cc/aniA
另外在特称系数网站上，还提供了另外一个数据参考，成本效率积分（Cost Effectiveness – CE），此积分是用价格和特征系数积分的比例为基准，并以所有于期刊引证报告（JCR）中列出的期刊的成本效率总和为100得到的积分，在其他条件相同的情况下，期刊的成本效率积分当然是越低越好，由于基础的CE积分为1，就代表了CE值为5的期刊是平均期刊的成本效率的五倍。
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