科技项目评审专家遴选系统是一个专门针对科技项目评审过程中的专家选择环节进行优化的系统。在当今社会,科技项目的申报数量与日俱增,而评审工作的质量和效率对于确保科技资源合理分配、鼓励科技人员积极参与课题研究具有重要意义。传统评审过程存在制度陈旧、专家遴选不科学、评审时间紧张、评审专家与项目匹配不精确等问题,这些问题严重影响了评审的客观性、公正性、公平性和公开性。为了解决这些问题,数据挖掘技术的应用成为提高评审工作效率和质量的重要手段。
数据挖掘技术在科技项目评审专家遴选系统中的应用主要涉及以下几个方面:
1. 聚类分析:通过聚类算法,可以将评审专家按照其专业背景、研究项目、从事领域等属性进行分类,形成专家信息知识表示图。这样有助于系统自动识别和推荐相关领域的专家,提高评审匹配的准确度。
2. 关联规则挖掘:关联规则挖掘技术用于探索项目申报信息与专家信息之间的关联关系,通过分析专家与申报项目的关键词、内容摘要等信息,构建项目与专家的关联图。这可以帮助系统快速找出合适的评审专家。
3. 推荐系统:利用数据挖掘中的推荐算法,基于专家信息、项目信息以及专家和申报人员的社交网络图,系统能够推荐出与项目匹配度高的专家。推荐系统可以有效降低评审专家遴选的工作难度和时间成本。
4. 异常评分补偿修正算法:该算法用于处理项目评审日志和得分明细,通过分析评审专家的评分行为和日志信息,挖掘出评分的异常模式,从而对评分结果进行修正,提高评分的客观性和公正性。
科技项目评审专家遴选系统的平台环境包括Windows Server2012操作系统、Java 7.0编译语言、Tomcat 7.0 Web服务器、MySQL 5.5数据库以及Mahout开源数据挖掘工具。整个系统的设计目标是通过科学的方法和先进的技术手段,实现科技项目评审过程的客观、公正、公平、公开,并通过自动化减轻科技管理人员的工作负担。
系统的主要运行环境和工具对于确保系统稳定运行和处理大量数据至关重要。例如,操作系统和编译语言的选择需要考虑系统的安全性和开发的便捷性;Web服务器的选择要考虑到系统的响应速度和扩展性;数据库的选择则要考虑到数据存储的安全性和查询效率;数据挖掘工具的选择需要考虑到算法的多样性和挖掘能力。
在操作层面,科技项目评审专家遴选系统主要包含以下几个管理功能:
- 获取项目信息功能:根据评审需要,从系统中提取项目信息,按照领域方向进行分类整理,为评审工作提供基础数据。
- 智能推荐专家功能:基于知识表示图、知识关联图等数据结构,通过内容推荐算法和关联规则算法,自动化推荐与项目相关性高的专家,实现专家与项目的精准匹配。
- 专家评审质量评价库功能:通过项目评审日志、得分评价图等数据,对专家的评审质量进行评价和反馈,持续优化评审专家的遴选机制。
基金项目信息表明,该项目得到了广东省科技计划项目的资助,这反映出数据挖掘技术在科技项目评审中的应用得到了相关部门的重视,并且具有一定的实践价值。
数据挖掘技术在科技项目评审专家遴选系统中的应用,不仅能够提高评审的质量和效率,还能够促进科技资源的合理分配,保障评审的科学性和权威性。通过这样的技术手段,可以有效地促进科技项目的健康发展,为国家的政治、经济、科技和社会发展提供坚实的理论和技术支撑。