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题名基于混合模糊聚类的项目评审专家匹配方法
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作者
高亚琦
游子毅
杨乘
李思瑶
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机构
贵州师范大学物理与电子科学学院
贵州省软件工程研究中心有限责任公司软件研发部
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第4期1022-1029,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62062025)
贵州省科技支撑计划基金项目(一般项目)(黔科合支撑[2023]一般333)。
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文摘
针对学科交叉领域项目与专家间的相似性特征挖掘及精确匹配问题,提出一种基于混合模糊聚类的评审专家智能匹配方法。基于专家信息关联库筛选出与项目主题领域高相似度范围内的专家;在此范围内,采用改进的密度峰值聚类的中心选择方案确定专家-项目主题向量集的初始簇中心,并提出基于加权模糊相似度的K均值迭代完成簇区成员的优化;依据先回避、再动态抽取的策略完成评审专家匹配和推荐。在项目评审真实数据集的实验结果表明,所提方法对于大多数项目表现出较高的匹配精度和稳定性,符合交叉领域项目专家匹配的多样性需求。
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关键词
学科交叉领域
评审专家推荐
混合模糊聚类
密度峰值
语义匹配
相似性挖掘
回避策略
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Keywords
interdisciplinary fields
recommendation of review experts
hybrid fuzzy clustering
density peak
semantic matching
similarity mining
avoidance strategy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法
被引量：1
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作者
石林宾
余正涛
严馨
宋海霞
洪旭东
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第5期119-123,共5页
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基金
国家自然科学基金(61175068)
国家中小企业创新基金(11C26215305905)
云南省教育厅基金重大专项项目资助
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文摘
项目文档主题表征的好坏直接影响后续评审专家的推荐效果。为有效利用项目文档片段之间的关联关系进行项目主题分析,提出一种基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法。该方法首先分析项目文档的结构特点,提取项目名称、项目关键字等能表征主题的结构信息,结合专家证据文档、专家主题关系网等能表征专家主题的外部资源,定义及提取项目文档片段之间的关联关系特征;然后,利用不同类型的关联关系计算项目文档片段之间的相关性,构建项目文档片段间的无向图模型;最后,利用已标记关联关系特征作为聚类的监督信息,采用半监督图聚类算法对项目文档片段进行聚类,从而实现项目主题的提取。项目主题提取对比实验结果验证了所提方法的有效性,项目文档结构化特征、专家证据文档以及专家主题关系网对项目主题模型的构建具有一定的指导作用。
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关键词
主题模型
半监督图聚类
关联关系特征
评审专家推荐
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Keywords
Topic model,Semi-supervised graph clustering, Association relationship features, Evaluation experts recommendation
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分类号
TP391.2
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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