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基于斯皮尔曼系数和多层感知机的专家评审行为分析评估方法探究
被引量:
3
1
作者
贠涛
张金倩楠
+1 位作者
李姗姗
巩玥
《科技通报》
2022年第5期107-112,共6页
同行评议是在科学技术活动中进行科技评价的重要手段,是科研项目评审中关键的一环,专家评审过程中存在专家异常评审会严重影响科研项目评审结果的公正性与公平性。为此,本文从立项结果出发以专家对立项结果的影响程度作为衡量专家异常...
同行评议是在科学技术活动中进行科技评价的重要手段,是科研项目评审中关键的一环,专家评审过程中存在专家异常评审会严重影响科研项目评审结果的公正性与公平性。为此,本文从立项结果出发以专家对立项结果的影响程度作为衡量专家异常程度的依据,提出一种基于专家评审评分数据判定异常专家的检测与分析方法,该方法首先基于斯皮尔曼等级相关系数计算专家的异常系数,然后进行异常专家标记与评分数据预处理得到数据集来完成三层感知机网络模型的训练与异常专家判定,最后结合DBSCAN聚类算法对判定的异常专家进行聚类和分析。基于专家评审真实数据的实验和与其他方法的比较表明,本文探究的专家评审行为分析方法较为准确高效。
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关键词
科研项目评审
同行评议
异常专家检测
斯皮尔曼等级相关系数
多层感知机
DBSCAN聚类
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职称材料
题名
基于斯皮尔曼系数和多层感知机的专家评审行为分析评估方法探究
被引量:
3
1
作者
贠涛
张金倩楠
李姗姗
巩玥
机构
中国科学技术交流中心
中国科学院文献情报中心
出处
《科技通报》
2022年第5期107-112,共6页
基金
国家社科基金项目“‘一带一路’倡议实施中的科技开放合作重点与难点研究”(18BGJ075)阶段成果。
文摘
同行评议是在科学技术活动中进行科技评价的重要手段,是科研项目评审中关键的一环,专家评审过程中存在专家异常评审会严重影响科研项目评审结果的公正性与公平性。为此,本文从立项结果出发以专家对立项结果的影响程度作为衡量专家异常程度的依据,提出一种基于专家评审评分数据判定异常专家的检测与分析方法,该方法首先基于斯皮尔曼等级相关系数计算专家的异常系数,然后进行异常专家标记与评分数据预处理得到数据集来完成三层感知机网络模型的训练与异常专家判定,最后结合DBSCAN聚类算法对判定的异常专家进行聚类和分析。基于专家评审真实数据的实验和与其他方法的比较表明,本文探究的专家评审行为分析方法较为准确高效。
关键词
科研项目评审
同行评议
异常专家检测
斯皮尔曼等级相关系数
多层感知机
DBSCAN聚类
Keywords
research project review
peer review
abnormal expert detection
spearman’s rank correlation coefficient
multi-layer perceptron
DBSCAN clustering
分类号
G644 [文化科学—高等教育学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于斯皮尔曼系数和多层感知机的专家评审行为分析评估方法探究
贠涛
张金倩楠
李姗姗
巩玥
《科技通报》
2022
3
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