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一直以来，高被引文献都是引文研究的主要研究对象，而对睡美人文献的研究则相对较少。但睡美人文献往往蕴含重大科学发现，对此进行研究对保护科学发现具有重要意义。现阶段其相关研究主要包含识别方法研究、形成要素研究、唤醒要素研究以及预测方法研究四个方面。其中识别研究占据主导地位，并已取得一定进展，同时存在一些不足，具有进一步研究的价值和基础。因此本文在现有研究基础之上，进一步展开对睡美人文献的识别方法研究与优化。文章主要内容为: 第一章是绪论部分。对本研究的选题背景、研究意义、研究思路与主要内容、研究方法及创新点进行了概述。 第二章是研究现状与分析。通过对现阶段识别方法的梳理归纳，得到主要的识别方法有五种，分别是三指标法、四分位数分布统计法、美丽系数法、Gs系数法和被引速率法。对其识别原理、指标构建、实证效果等进行分析比较后得到各方法的优势与不足。三指标法首次提供了睡美人文献的量化识别标准，但“平均”被引频次的使用导致识别误差较大，且指标取值主观性较强;四分位数分布统计法避免了“平均”被引频次造成的识别误差，但对样本数据量级要求较高且识别粒度较大; Gs系数法继承了前二者在被引频次时间分布上的完整性利用优势，并巧妙引入经济学中基尼系数的概念，增强了识别效果的直观性，但Gs系数取值与文献之间存在“多对一”情况，对识别造成一定干扰;美丽系数法首次从引文曲线入手，优良地刻画了睡美人文献的引文频次在某一时期的“突增”现象，美丽系数与文献存在一一对应关系，弥补了Gs系数“多对一”的不足，但该方法仅考虑了文献到达引文峰值年之前的被引情况，缺乏对整个生命周期引文表现的整体把握;相比之下，被引速率法全面整体把握了文献发表后各年份的被引情况，但未能很好地刻画被引频次的“突增”现象。 第三章是识别方法优化研究。睡美人文献在发表初期遭遇了一段时间的冷遇，随后引起井喷式被引，因此它是特殊的高被引文献，从而明确了睡美人文献识别研究的对象依然是高被引文献。识别研究就是要运用合适的方法从高被引文献中筛选出这些特殊文献，通过研究这些已经被唤醒的睡美人文献为进一步预测现阶段的低被引文献是否有可能被唤醒奠定基础。明确了研究对象之后，对共时法和历时法两类高被引文献的界定方法进行了调研、分析和比较，选择了共时法中的H指数原理作为高被引文献界定方法。以文献的“被引频次累积变化趋势”作为切入点，对累积被引速度和累积被引加速度指标的理论基础、构建原理及测算方法进行了阐述，分析理清了累积被引速度指标，引入了累积被引加速度指标，即衡量文献累积被引频次“突增”变化显著程度的指标，以期定量描述被引频次累积过程中的“突增”现象。通过理清累积被引速度指标、引入累积被引加速度指标，实现了对文献被引生命周期相对完整性与累积被引频次“突增”变化的双重把握，有效地掌握了睡美人文献的特征。 第四章是实证分析部分。以《Nature》期刊近50年发表的305727篇文献作为数据来源，这些文献的被引频次均包含自引频次在内;从被引频次累积时间和“预被引”现象两方面考虑对数据进行清洗，得到925篇符合条件的高被引文献，作为研究的样本文献;计算样本文献的累积被引速度和累积被引加速度，根据相对累积被引加速度的排名得到睡美人文献，根据累积被引加速度取值为睡美人文献评定星级，用来描述睡美人文献的典型程度;对指标识别效果进行验证，并对研究中自引频次是否应予以剔除的问题进行了探讨，给出了处理建议。 第五章是结论与展望。睡美人文献需满足累积被引速度小于等于0.4且累积被引加速度大于0.3的条件。该识别标准为进一步预测研究奠定了基础。