基于贪心搜索的分组项目评审专家遴选方法

摘要：

在科技项目评审环节中,往往每组同时有多个项目和多位评审专家,其中每个项目都有其所覆盖的专业领域,而每位专家又有其所研究的专业领域,如何科学且自动地根据待评审科技项目所涵盖的专业领域,从候选专家库中找出合适的评审专家组合团体具有很实际的研究意义.对此本文提出了一种基于贪心算法的科技项目评审专家多重匹配模型,该模型应用于已经建立起关联的"项目-领域"与"专家-领域"两个相关性矩阵上,通过分别计算科技项目及评审专家团体所对应于专业领域上的离散分布,并利用合适的评价函数综合衡量待审科技项目与评审专家组合之间的匹配度,最终求出最优的评审专家组合来作为该期科技项目的最终评审专家团体.本文通过使用电力行业数据集进行多次实验,结果表明该模型能有效地进行科技项目评审专家的匹配,并具有较高的合理性与准确性,在解放人力成本提高评审工作效率的同时,也杜绝了传统人工遴选专家过程中所出现纰漏以及评审不公现象的发生.

关键词：专家遴选、多重匹配模型、贪心算法、离散分布

所属期刊栏目：30

资助基金：国家电网公司总部科技项目SGTYHT/18-JS-206

在线出版日期：2021-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：168-174