一、影响因子的定义与意义
影响因子（Impact Factor，IF）是评估科学期刊、文章影响力的一种指标，通常以一年内该期刊上发表文章被其他期刊引用的次数，除以该期刊所发表的文章总数得到。影响因子较高的期刊，被认为是在特定领域内具有较大影响力的期刊。
影响因子是学术界、出版业、科技政策制定等界面广泛关注的指标，可以评估期刊、作者、学科等在相关领域中的学术影响力。因此，准确计算影响因子对于判断期刊、作者的学术贡献具有重要意义。
二、影响因子计算公式
影响因子计算公式如下：
IF(A) = Citations(B) / (Total Papers(A) - Self Citations(A)) 其中： A：目标期刊 B：目标期刊在前两年内发表的文章
其中，Citations(B)表示引用B期刊论文的文章数，Total Papers(A)及Self Citations(A)分别表示期刊A在一年内发表的文章总数与自引用的文章数。影响因子的计算方式相对简单，但其中涉及到的概念需要准确理解，下面将分别进行详细阐述。
三、引用数的计算
引用数是影响因子计算中最重要的参数之一，而引用数的计算方法也非常重要。在计算引用数时，需要注意以下几个方面：
1. 引文数据库的选择
不同的引文数据库可能会有不同的引证数据，因此在计算引用数时需要选择合适的引文数据库，以获取尽量准确的引用数。
2. 引用时间段的选择
引用时间段一般为两年，在计算引用数时需要精确控制这个时间段，只计算该期刊在过去两年内的引用数。
3. 自引用的排除
在计算引用数时，需要排除该期刊自身的引用，以避免自我重复计数。
四、文章数的计算
文章数是影响因子计算中的另一个参数，需要准确计算期刊在一年内发表的文章总数。文章数的计算需要注意以下几个方面：
1. 文章类型的限制
影响因子只针对研究型文章进行计算，因此需要将该期刊发表的非研究型文章（如书评、社论等）排除在外。
2. 文章数量的统计
在计算文章数时，需要精确统计该期刊在一年内发表的所有研究型文章数量，以确保计算结果的准确性。
五、自引用的计算
影响因子计算中需要排除自引用数量以避免歧义。自引用包括同一期刊的不同年份之间的引用以及同一篇文章之间的引用。需要注意以下几个方面：
1. 同一期刊不同年份之间的引用
需要将该期刊在过去两年内发表的文章中，引用了该期刊早期发表的文章的论文排除在外。
2. 同一篇文章之间的引用
需要将同一篇文章之间的引用排除在外，以避免重复计数。
六、影响因子缺陷及改进
影响因子在学术界被广泛应用，但它也存在一些缺陷，主要表现在以下几个方面：
1. 难以反映各学科研究水平的不同
影响因子无法准确反映各学科研究水平的不同，在不同学科之间进行比较时存在一定的局限性。
2. 出版周期的影响
影响因子计算中，期刊的出版周期也会影响计算结果。较长的出版周期可能会导致该期刊被计入IF的文章数量减少。
3. 引证行为的局限性
影响因子只能反映其他期刊对该期刊发表的文章的引用情况，而不能反映社会、行业等方面对该期刊的影响。
为了解决上述问题，学术界和出版社进行了很多的研究和探索，提出了多种改进方法，如H指数、Eigenfactor指数等。
七、参考代码
def calc_IF(A, B, citations, total_papers, self_citations):
"""
计算影响因子
:param A: 目标期刊名
:param B: 目标期刊在前两年内发表的文章
:param citations: 引用B期刊论文的文章数
:param total_papers: 期刊A在一年内发表的文章总数
:param self_citations: 期刊A自引用的文章数
:return: 影响因子
"""
return citations / (total_papers - self_citations)