1、g指数的定义
g指数（g-index）由2006年比利时哈塞尔特大学教授、Journal of Informetrics 主编Leo Egghe 提出，亦是用于评价学者学术影响力的重要指标。该指标通过引入论文的被引数量，有效解决了h指数对高被引论文不敏感的问题。
g指数的计算方法为：将发表的论文按被引次数由高向低排序，将序号平方，被引次数按序号层层累加，当序号平方等于累计被引次数时，该序号则为g指数。如序号平方不是恰好等于而是小于对应的累计被引次数，则最接近累计被引次数的序号即为g指数。简而言之，g 指数是引频累积数量大于等于序号平方的最大序号。
H指数的衍生指数
G指数是H指数的衍生指数，主要用于弥补H指数不能很好地反映高被引论文的缺陷。G指数的定义是：将论文按被引次数从高到低排序后，累积被引次数至少达到G^2次的最大论文序号为G，即第(G+1)序次论文的累积引文数将小于(G+1)^2。12
G指数的计算方法
G指数的计算方法是将发表的论文按被引次数排序，序号平方后与被引次数层层累加。当序号平方等于累计被引次数时，该序号即为G指数。如果序号平方不是恰好等于而是小于对应的累计被引次数，则最接近累计被引次数的序号即为G指数。
G指数的应用场景
G指数主要用于评价学者的学术影响力。其值越大，说明学者的学术影响力越大、学术成就越高。G指数也可以扩展到机构评价和期刊评价中。在中国知网学者库、百度学术等平台都可以找到学者的G指数，但需要注意的是，不同平台由于收录范围不同，同一个学者的G指数值可能会有所不同。
G指数与其他指标的区别
与H指数相比，G指数考虑了学术论文的累积贡献和被引次数，打破了文献总数的限制，对文献产出少但被引频次高的学者和机构更为公正。H指数只关注被引频次与H之间的关系，忽略了高被引论文对作者学术水平评价的贡献。
