本文選題：科研項(xiàng)目評(píng)審　切入點(diǎn)：同行評(píng)議　出處：《中國(guó)軟科學(xué)》2016年05期

【摘要】：同行評(píng)議是對(duì)科學(xué)技術(shù)活動(dòng)及其產(chǎn)出進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)的主要方式之一,然而評(píng)議過(guò)程中存在的異常評(píng)審數(shù)據(jù)可能會(huì)對(duì)科研項(xiàng)目評(píng)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(shí)別專家評(píng)議異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)方法,該方法首先利用云模型中的逆向云算法計(jì)算專家評(píng)審數(shù)據(jù)的異常程度,并進(jìn)行檢測(cè);然后,根據(jù)檢測(cè)結(jié)果,采用基于協(xié)同過(guò)濾的異常評(píng)議數(shù)據(jù)修正算法,對(duì)專家異常評(píng)議數(shù)據(jù)進(jìn)行修正;最后,設(shè)計(jì)了一種專家評(píng)議能力計(jì)算算法,為后續(xù)科研項(xiàng)目評(píng)審中的專家選擇提供決策依據(jù)�；谕性u(píng)議真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的檢測(cè)方法能夠有效識(shí)別出專家評(píng)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(guó)家軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目“科技計(jì)劃管理改革實(shí)施效果與優(yōu)化策略研究”(2013GXS6K206)
【分類號(hào)】：G311;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1655397