同行评议中的异常数据检测方法研究——以科研项目评审为例

发布时间：2018-03-23 22:08

本文选题：科研项目评审　切入点：同行评议　出处：《中国软科学》2016年05期

【摘要】：同行评议是对科学技术活动及其产出进行科学评价的主要方式之一,然而评议过程中存在的异常评审数据可能会对科研项目评审结果的公平、公正性产生影响。为此,本文提出了一种用于识别专家评议异常数据的检测方法,该方法首先利用云模型中的逆向云算法计算专家评审数据的异常程度,并进行检测;然后,根据检测结果,采用基于协同过滤的异常评议数据修正算法,对专家异常评议数据进行修正;最后,设计了一种专家评议能力计算算法,为后续科研项目评审中的专家选择提供决策依据。基于同行评议真实数据的实验结果表明,本文提出的检测方法能够有效识别出专家评议的异常数据。
[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.
【作者单位】：科学技术部基础研究管理中心;
【基金】：国家软科学研究计划项目“科技计划管理改革实施效果与优化策略研究”(2013GXS6K206)
【分类号】：G311;TP301.6

【参考文献】

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