發(fā)布時間：2018-03-23 22:08

  本文選題：科研項目評審　切入點：同行評議　出處：《中國軟科學(xué)》2016年05期

【摘要】：同行評議是對科學(xué)技術(shù)活動及其產(chǎn)出進(jìn)行科學(xué)評價的主要方式之一,然而評議過程中存在的異常評審數(shù)據(jù)可能會對科研項目評審結(jié)果的公平、公正性產(chǎn)生影響。為此,本文提出了一種用于識別專家評議異常數(shù)據(jù)的檢測方法,該方法首先利用云模型中的逆向云算法計算專家評審數(shù)據(jù)的異常程度,并進(jìn)行檢測;然后,根據(jù)檢測結(jié)果,采用基于協(xié)同過濾的異常評議數(shù)據(jù)修正算法,對專家異常評議數(shù)據(jù)進(jìn)行修正;最后,設(shè)計了一種專家評議能力計算算法,為后續(xù)科研項目評審中的專家選擇提供決策依據(jù)�；谕性u議真實數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明,本文提出的檢測方法能夠有效識別出專家評議的異常數(shù)據(jù)。
[Abstract]:Peer review is one of the main methods of scientific evaluation of scientific and technological activities and their outputs. However, the abnormal evaluation data in the review process may have an impact on the fairness and fairness of the evaluation results of scientific research projects. In this paper, a detection method is proposed to identify the abnormal data of expert evaluation. Firstly, the inverse cloud algorithm in cloud model is used to calculate the degree of anomaly of expert evaluation data, and then, according to the detection results, the degree of anomaly of expert evaluation data is calculated and detected. Using the anomaly evaluation data correction algorithm based on collaborative filtering to modify the expert abnormal evaluation data. Finally, a calculation algorithm of expert evaluation ability is designed. The experimental results based on the real data of peer review show that the method proposed in this paper can effectively identify the abnormal data of expert review.
【作者單位】： 科學(xué)技術(shù)部基礎(chǔ)研究管理中心;
【基金】：國家軟科學(xué)研究計劃項目“科技計劃管理改革實施效果與優(yōu)化策略研究”(2013GXS6K206)
【分類號】：G311;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1655397