本文關(guān)鍵詞：評(píng)標(biāo)專家?guī)旃芾硐到y(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：在招標(biāo)活動(dòng)中,建立評(píng)標(biāo)專家?guī)觳?duì)其進(jìn)行相應(yīng)的使用管理,是規(guī)范招標(biāo)質(zhì)量的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。自2000年1月1日《中華人民共和國(guó)招標(biāo)投標(biāo)法》頒布實(shí)施以來(lái),某石油公司下屬各企事業(yè)單位都相繼制定了評(píng)標(biāo)專家的管理規(guī)則,但各地區(qū)公司管理風(fēng)格迥異,在實(shí)際應(yīng)用中遇到諸多問(wèn)題。在調(diào)查專家?guī)旖ㄔO(shè)的現(xiàn)狀后,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)評(píng)標(biāo)專家?guī)旃芾硐到y(tǒng),該系統(tǒng)包含專家基本信息管理、專家信息維護(hù)、抽取管理、考核管理、評(píng)議管理和信息查詢六大模塊,運(yùn)行過(guò)程中將這些模塊有機(jī)集成,建立了完備的專家管理運(yùn)行機(jī)制。系統(tǒng)在管理專家基本信息基礎(chǔ)上隨機(jī)抽取專家參與評(píng)標(biāo)工作,評(píng)標(biāo)工作結(jié)束后,綜合評(píng)價(jià)專家的工作表現(xiàn),對(duì)評(píng)標(biāo)專家進(jìn)行考核和評(píng)議。專家?guī)煜到y(tǒng)基于B/S結(jié)構(gòu),采用基于MVC的Struts框架和分層架構(gòu)設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)展示層運(yùn)用AJAX技術(shù)和JQuery框架,使用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)表的設(shè)計(jì)滿足第三范式。此外,針對(duì)以隨機(jī)抽取方式選聘專家造成專家重復(fù)使用率高的問(wèn)題,通過(guò)對(duì)專家?guī)煜到y(tǒng)抽取模塊以及推薦算法的分析研究,給出了一種適用于專家?guī)斓耐扑]算法并加以實(shí)現(xiàn),采用真實(shí)數(shù)據(jù)與模擬真實(shí)環(huán)境隨機(jī)生成實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式生成了符合現(xiàn)實(shí)環(huán)境的數(shù)據(jù)集,在該數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)待推薦項(xiàng)目個(gè)數(shù)為200時(shí),運(yùn)用推薦算法進(jìn)行推薦的專家疲勞度比隨機(jī)抽取低48%,而評(píng)分則高26%。針對(duì)多個(gè)項(xiàng)目提出組推薦算法,相對(duì)于單一項(xiàng)目推薦算法而言,項(xiàng)目貢獻(xiàn)度有所提高,希望此算法能對(duì)專家?guī)旖ㄔO(shè)中抽取功能的完善有所貢獻(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.52

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本文編號(hào)：1210299