[发明专利]一种面向科技项目的评审专家智能推荐方法

说明书

技术领域

本发明属于专家推荐技术领域，尤其涉及一种基于网络服务的科技项目评审专家智能推荐方法，它是一种辅助科技项目立项决策的智能方法。

背景技术

随着科技项目管理系统在我国各职能部门迅速普及，科技项目的评审工作从以往的集中会议模式发展到当前的网络模式，打破了评审工作中专家地域的限制。评审专家根据领域知识和资助机构的资助标准，对项目申请书进行评议，资助机构依据专家的评议情况决定是否资助。

目前面向科技项目的专家推荐大多仅凭项目管理人员的主观意识推荐专家对待审项目进行评审，一个待审项目往往需要多个专家进行评审，人工推荐专家势必存在效率不高、工作量大、缺乏科学性等问题，所遴选出的专家并非是最合适的。因此，对科技项目评审专家智能推荐的研究是非常关键的，可以有效地缓解专家与所评项目内容不匹配等问题，大大提升科技项目评审工作的社会服务能力。

现今智能推荐技术，如协同过滤推荐、基于内容的推荐等，大多应用在影视推荐网站、商品推荐网站，鲜有在科技项目评审专家信息库中的研究与应用，由于特定领域的限制，为科技项目智能推荐专家技术与一般的推荐技术还是有区别的：首先，科技项目管理系统的推荐涉及各行各业，领域知识非常复杂；其次，科技项目评审专家的推荐涉及到科技项目的资助基金，对专家推荐的客观性、公正性和精准性的要求是非常高的。目前在这方面，我国还缺乏系统化的方法指导和成熟的技术支持。而信息文本具有“半结构化”等特征，专家信息和待审科技项目信息的内容是可以进行匹配的，本发明充分利用结构特征以及词语语义信息计算项目与专家的信息相似度。若相似度较高，则表示专家对该项目熟悉，产生推荐专家列表对项目进行评审。本发明同时提供一种为科技项目推荐评审专家的决策支持系统(Decision Support System,DSS)，将评审专家分配到领域知识相匹配的项目进行科学评审，使得辅助专家(决策用户)实现科学的决策，帮助决策用户提高决策水平和质量，使评审更具科学性和客观性。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种面向科技项目的评审专家智能推荐方法。

本发明面向科技项目的评审专家推荐过程包括如下步骤：

步骤1.把科技项目和专家信息中的通用词和惯用词作为专业停用词库；把标点符号、非汉字作为切分标记库。

步骤2.对科技项目信息、专家信息进行分词：根据科技项目信息中切分标记，将项目名称、主要研究内容、技术指标等信息切分成子串序列；根据评审专家信息中切分标记，抽取专家信息、获奖情况、发明情况、发表论文情况、课题承担过的项目及完成情况、研究方向等信息切分成子串序列，一个子串序列即一个字段信息；利用中科院ICTCLAS对子串序列进行分词。

步骤3.科技项目特征词语提取：利用通用停用词库和专业停用词库对分词进行停用词过滤，通用停用词库采用哈工大停用词表，把去除停用词的分词结果作为一个词语集合。

专业停用词库的构建是一个自学习不断完善的过程，在信息分词过程中不断统计词语的词频，词语在文本出现的概率大于一定阀值，将它纳入到停用词库。

科技项目信息量较大，对词语集合进行词语间语义相似度计算，根据词的语义关系和词的共现关系构建词语网络，计算网络中的词语聚集特征值；然后结合词语的统计特征值，计算词语的关键度来提取出科技项目特征词语；科技项目的特征词语就是提取综合文本的统计特征信息和语义特征信息，更加准确地提取出特征词语。

所述的语义相似度计算过程如下：

在知网语义词典中，如果对于两个词语W₁和W₂，W₁有n个概念：S11，S12，...，S1n，W₂有m个概念:S21，S22，...，S2n。词语W₁和W₂的相似度SimSEM(W1,W2)等于各个概念的相似度之最大值：