科技項(xiàng)目管理中專家與申請(qǐng)書分組匹配算法的研究.pdf

1、在模式識(shí)別領(lǐng)域中，聚類是一種非常重要的技術(shù)。而聯(lián)合聚類是將兩種異質(zhì)對(duì)象同時(shí)進(jìn)行聚類分析。在科技項(xiàng)目管理中，需要組織專家對(duì)申請(qǐng)項(xiàng)目的申請(qǐng)書進(jìn)行評(píng)審，評(píng)審時(shí)需要將參與評(píng)審的專家分成若干組，每個(gè)組專家的人數(shù)基本相同，申請(qǐng)項(xiàng)目的申請(qǐng)書分成若干組，每個(gè)組的申請(qǐng)書數(shù)目基本相同，使一個(gè)專家組評(píng)審一個(gè)申請(qǐng)書組，專家組中的專家對(duì)申請(qǐng)書組中的申請(qǐng)書都比較熟悉。我們可以借鑒聯(lián)合聚類的思想，對(duì)專家和申請(qǐng)書進(jìn)行分組和匹配。目前常見(jiàn)的聯(lián)合聚類算法主要有兩種，基于二

2、部圖譜劃分的聯(lián)合聚類方法和基于信息論的聯(lián)合聚類方法。 本文介紹了聯(lián)合聚類的概念以及發(fā)展情況。敘述了目前常見(jiàn)的聯(lián)合聚類算法，包括基于二部圖的譜聚類算法、等周二部圖劃分方法、基于信息論的聯(lián)合聚類算法和其他一些聚類算法，重點(diǎn)介紹了基于二部圖的譜聚類算法和基于信息論的聯(lián)合聚類算法的理論基礎(chǔ)與關(guān)鍵步驟。 本文提出了科技項(xiàng)目管理中對(duì)專家和申請(qǐng)書分組匹配模型，模型控制了每個(gè)專家組和申請(qǐng)書組成員的個(gè)數(shù)，使得專家和申請(qǐng)書均勻分布到各個(gè)組中