兼容异构数据的稳定评估模型

随着我国科技实力的不断提升,各类评价活动以及参与申报奖励的项目数量和质量都在稳步提升.为了缓解专家评委的打分压力,现有项目评价机制往往采用先分组再综合的评价方式.然而,在将不同分组中的项目进行统一排序时,不同分组的组间评价差异为统一排序带来了新的挑战.基于分组评价与统一排序的矛盾,本文设计了一种提高平行分组评价公平性的稳定评估模型,用以帮助不同分组专家打分产生的异构数据可以统一排名.该算法使用归一化方法消除不同小组专家在彼此独立场景下进行打分产生的组间差异.基于反复改进原理,实现项目分数和专家权重的互评,进而求得专家的稳定权重值来消除组内专家之间因评价标准不同而导致的差异.最终使处理后的数据可以用于整体排序.