專家遴選系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

陶礫 劉恒初 楊朔 林勇

摘? 要： 在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)關(guān)鍵詞或者學(xué)科分類等方法不能找到合適的項(xiàng)目評(píng)審專家。文章通過對(duì)中文分詞技術(shù)、相似度匹配算法、專家檢索方法等的研究，對(duì)專家的論文、著作進(jìn)行挖掘與分析，通過同義詞分析和向量模型來計(jì)算專家著作與項(xiàng)目領(lǐng)域之間的相似性，并通過相似度計(jì)算方法將專家的研究領(lǐng)域與項(xiàng)目的學(xué)科領(lǐng)域自動(dòng)匹配，從而達(dá)到準(zhǔn)確地推薦項(xiàng)目評(píng)審專家的目的。

關(guān)鍵詞： 專家?guī)? 遴選; 中文分詞技術(shù); 專家推薦

中圖分類號(hào)：TP317.1? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號(hào)：1006-8228（2019）07-36-03

Abstract： In practical application， it is difficult to find appropriate project evaluation experts according to keywords or subject classification methods. In this paper， through the researches on Chinese word segmentation technology， similarity matching algorithm and expert retrieval method， expert's papers and works are mined and analyzed， the similarity between expert's works and project fields is calculated through synonym analysis and vector model， and the similarity calculation method is used to automatically match the research field of the expert and the subject area of the project， to achieve the purpose of accurately recommending experts for project evaluation.

Key words： expert database; selection; Chinese word segmentation technology; recommending expert

0 引言

從國家到地方，各領(lǐng)域各企事業(yè)單位都投入大量人力、物力開展科研和產(chǎn)業(yè)建設(shè)，在項(xiàng)目招標(biāo)、申報(bào)、實(shí)施、驗(yàn)收等階段，都需要組織專家進(jìn)行評(píng)審。評(píng)審專家作為項(xiàng)目評(píng)審及成果評(píng)審的主體，他們的選擇影響著這些項(xiàng)目評(píng)審、成果評(píng)審的客觀性和準(zhǔn)確性[1]。高質(zhì)量的專家評(píng)審能夠?yàn)轫?xiàng)目質(zhì)量把關(guān)，保障國家、企業(yè)的投資用到真正有益的項(xiàng)目上。而如何為項(xiàng)目招標(biāo)、申報(bào)、驗(yàn)收等工作選定合適的評(píng)審專家是正確評(píng)價(jià)項(xiàng)目質(zhì)量和提升項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理水平的關(guān)鍵[2]。本文提出一種專家遴選的方法，通過對(duì)專家信息的挖掘分析并利用相似度計(jì)算方法匹配專家，使得系統(tǒng)能夠精確的推薦相應(yīng)的專家。

1 專家信息提取

專家信息提取主要包括對(duì)專家特征提取、項(xiàng)目資料特征提取。

⑴ 專家特征主要基于專家的論文、專利、著作等內(nèi)容信息，文檔來源比較豐富，包括了比單一文檔更多的信息，是對(duì)專家各方面的全面標(biāo)識(shí)，并在一定程度上反映了專家所研究的領(lǐng)域和水平[3]。

以專家文檔為分析內(nèi)容，使用中文分詞技術(shù)對(duì)專家文檔的標(biāo)題、關(guān)鍵字、摘要、正文等進(jìn)行分詞，運(yùn)用詞頻統(tǒng)計(jì)算法，計(jì)算每個(gè)詞項(xiàng)與候選專家的相關(guān)度，將結(jié)果作為內(nèi)容特征值存儲(chǔ)起來，建立專家?guī)靃4]。

⑵ 項(xiàng)目資料特征提取，一般各種項(xiàng)目申報(bào)書、驗(yàn)收申請(qǐng)書都有固定的格式，因此，可以對(duì)科技項(xiàng)目申報(bào)書進(jìn)行文本分塊處理，并對(duì)其文本進(jìn)行分析，建立項(xiàng)目資料特征庫。

2 專家信息的分析及構(gòu)建

在完成專家信息提取后，需要對(duì)已提取信息進(jìn)行處理并構(gòu)建相應(yīng)的檢索庫，包括以下內(nèi)容。

⑴ 同義詞詞典：通過同義詞的獲取能夠搜索到更全面更準(zhǔn)確的信息，利用模糊匹配實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)，故考慮使用二維數(shù)組來構(gòu)造該詞典。

在本系統(tǒng)中，同義詞詞典選擇基于字符串匹配的分詞方法，因?yàn)檫@種分詞方法具有算法簡(jiǎn)單、運(yùn)行效率高等特點(diǎn)。

⑵ 專家檢索：針對(duì)專家檢索，專家檢索將專家作為實(shí)體檢索的一個(gè)特例，利用能夠表征專家專長(zhǎng)的各種知識(shí)資源，包括網(wǎng)頁、電子郵件、報(bào)告數(shù)據(jù)庫文件等，識(shí)別專家在某給定查詢的專長(zhǎng)相關(guān)性程度，并按相關(guān)性程度高低排序返回專家結(jié)果列表的過程。

⑶ 專家回避：根據(jù)實(shí)際需要，主要通過專家?guī)熘袠?biāo)注的單位確認(rèn)專家的同事關(guān)系，根據(jù)提交的相關(guān)項(xiàng)目資料確認(rèn)項(xiàng)目合作關(guān)系，將專家與項(xiàng)目之間的關(guān)系分析識(shí)別并根據(jù)緊密程度予以合理量化，同時(shí)，根據(jù)不同的評(píng)審要求，設(shè)置評(píng)審閾值，根據(jù)值的高低采取回避措施。

⑷ 專家分組：根據(jù)專家?guī)熘械膶＜倚畔⒑蛯＜姨卣髦担詫＜翌I(lǐng)域研究的相似度為基礎(chǔ)，并結(jié)合專家分組的互斥規(guī)則進(jìn)行專家的自動(dòng)分組功能[5]。

通過對(duì)專家的研究論文等著作進(jìn)行挖掘與分析，計(jì)算專家著作與項(xiàng)目領(lǐng)域之間的相似性，將相似度高的專家研究領(lǐng)域與項(xiàng)目學(xué)科領(lǐng)域自動(dòng)匹配，再結(jié)合一定的抽取規(guī)則和回避規(guī)則，最終可構(gòu)建一套可面向各領(lǐng)域項(xiàng)目評(píng)審的匹配度高的專家遴選庫。

3 專家遴選系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及分析

3.1 專家信息

專家若已注冊(cè)，則直接登錄，否則需要注冊(cè)，其注冊(cè)流程描述如下。

⑴ 姓名：請(qǐng)輸入您的姓名。

⑵ 證件類型：有三種類型可選，分別是：身份證、軍官證、護(hù)照。

⑶ 身份證（軍官證、護(hù)照）號(hào)碼：正確輸入對(duì)應(yīng)類型的證件號(hào)碼。

⑷ 手機(jī)號(hào)：輸入您的11位手機(jī)號(hào)。

⑸ 用戶名：請(qǐng)正確輸入您的用戶名（字母開頭，可填寫字母、數(shù)字加下劃線）。

⑹ 密碼：請(qǐng)輸入您的密碼，密碼長(zhǎng)度不能少于6位。

⑺ 重復(fù)密碼：重復(fù)輸入您的密碼，保證兩次輸入的密碼一致。

⑻ 專家地區(qū)：請(qǐng)選擇您是省內(nèi)/省外專家。

⑼ 工作單位：點(diǎn)擊“選擇”按鈕，右側(cè)會(huì)出現(xiàn)選擇單位框，分兩種搜索方式，按名稱查詢選擇和按單位層級(jí)選擇，按名稱查詢選擇支持模糊搜索，選擇好后點(diǎn)擊“確認(rèn)單位”按鈕，如果沒有找到單位請(qǐng)選擇“新增單位”按鈕，按照提示完善單位信息。

⑽ 驗(yàn)證碼：點(diǎn)擊發(fā)送驗(yàn)證碼，系統(tǒng)將往您的手機(jī)發(fā)送一條信息，將信息中的驗(yàn)證碼在120秒內(nèi)輸入，若您的手機(jī)沒有接收到信息，請(qǐng)等待120秒后重新點(diǎn)擊發(fā)送驗(yàn)證碼按鈕。

⑾ 專家基本信息填寫完成后，點(diǎn)擊“注冊(cè)”按鈕，系統(tǒng)提示“基本信息注冊(cè)成功”后，跳轉(zhuǎn)到專家詳細(xì)信息填寫界面。其界面如圖1所示。

在完成基礎(chǔ)信息的錄入后，需要填寫專家的特征信息，包括專家的詳細(xì)信息和特征信息，在系統(tǒng)后臺(tái)會(huì)將專家信息和特征信息進(jìn)行分析，并通過分詞和語義模糊化，將特征信息載入專家?guī)熘校瑢＜姨卣餍畔浫虢缑嫒鐖D2所示。

3.2 專家?guī)旃芾?/p>

在專家?guī)旃芾砟K中管理員可以對(duì)專家?guī)煜嚓P(guān)信息可以進(jìn)行直觀的查看統(tǒng)計(jì)，包含子庫建設(shè)情況，省內(nèi)外，區(qū)域，年齡，專家類型的圖表統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)可以通過數(shù)據(jù)表格形式和圖樣形式展示，圖樣形式如圖3所示。

專家?guī)斐峁﹫D形化顯示外，還能夠?qū)＜疫M(jìn)行分組。將專家細(xì)分為子庫后，可設(shè)置對(duì)應(yīng)類別的滿足條件，篩選滿足條件的專家，本系統(tǒng)不僅可以手動(dòng)分配專家子庫，還可以配置對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域的滿足條件，系統(tǒng)根據(jù)設(shè)置的領(lǐng)域條件篩選專家進(jìn)入相應(yīng)的領(lǐng)域分組中。若自動(dòng)劃分專家不符合條件，可以管理該分組中的專家信息，進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)充或者移出分組等操作。專家?guī)煸诖娣艑＜翌I(lǐng)域信息的同時(shí)，還能夠?qū)＜疫M(jìn)行評(píng)審信用進(jìn)行查詢和管理。

3.3 專家評(píng)審配置和抽取

當(dāng)抽取專家時(shí)，可設(shè)定抽取條件，進(jìn)行手工篩選和抽取操作或系統(tǒng)更新設(shè)定的關(guān)聯(lián)評(píng)審項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自動(dòng)抽取專家并通知專家參加評(píng)審。抽取過程中全程自動(dòng)處理，避免人工干預(yù)。在選擇專家評(píng)審模式后，可配置短信模板，可針對(duì)不同情況配置短信模板。當(dāng)評(píng)審結(jié)果為平票時(shí)，本系統(tǒng)還支持多輪評(píng)審，直至票選出最優(yōu)項(xiàng)目。

3.4 后臺(tái)監(jiān)控進(jìn)度

管理員可以通過后臺(tái)監(jiān)控模塊對(duì)專家評(píng)審結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控分析，該界面顯示所有在評(píng)項(xiàng)目，支持對(duì)單個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控，在屏蔽掉專家基礎(chǔ)信息后僅顯示評(píng)審的進(jìn)度，保護(hù)了在評(píng)專家的隱私信息。其總監(jiān)控界面如圖4所示。

4 結(jié)論

本文通過對(duì)中文分詞技術(shù)、相似度匹配算法以及專家檢索方法等進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)了專家遴選系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，以達(dá)到準(zhǔn)確地進(jìn)行專家推薦的目的，最終建設(shè)一套可面向各領(lǐng)域項(xiàng)目評(píng)審的匹配度高的專家遴選系統(tǒng)。本項(xiàng)目的研究應(yīng)用能夠?yàn)楦鞣N項(xiàng)目評(píng)審工作遴選出研究領(lǐng)域匹配度高的專家，保證項(xiàng)目評(píng)審的有效性和權(quán)威性，保證評(píng)審活動(dòng)公平公正合理的進(jìn)行。解決專家關(guān)鍵詞標(biāo)注不規(guī)范、匹配不精確等已有專家遴選系統(tǒng)存在的問題。

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