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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
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
贠涛;张金倩楠;李姗姗;巩玥
作者机构：
中国科学技术交流中心,北京100045;中国科学院文献情报中心,北京100190
文献出处：
引用格式：
[1]贠涛;张金倩楠;李姗姗;巩玥-.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)[J].科技通报,2022(05):107-112
A类：
异常专家检测
B类：
斯皮尔曼系数,多层感知机,专家评审,行为分析,分析评估,方法探究,同行评议,技术活,科技评价,科研项目评审,评审会,审结,公正性,公平性,立项,审评,评分数据,检测与分析,斯皮尔曼等级相关系数,异常系数,数据预处理,理得,DBSCAN,聚类算法,真实数据,其他方法
AB值：
0.28509
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