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申请/专利权人：辽宁省网联数字科技产业有限公司

摘要：本发明公开了基于人工智能的评标专家工作经历匹配度评估方法及系统，方法包括：收集专家工作经历数据、建立专家评估系统、经验对比分析、评估数据存储和隐私保护。本发明属于数据处理技术领域，具体是指基于人工智能的评标专家工作经历匹配度评估方法及系统，本方案采用负因式分解方法计算分解方式，计算因式的最小二乘法问题优化模型参数，解决了匹配度评估效率低、耗时长的问题；基于胶囊网络的数据分类算法，计算剩余数据对象到初始聚类中心的欧几里得距离，计算Levy分布函数的概率密度函数，解决了信息分类存储不方便的问题；提取专家隐私信息进行处理，进行时间特征增强处理，计算得分并进行强化网络的分析反馈，解决了隐私保护问题。

主权项：1.基于人工智能的评标专家工作经历匹配度评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：收集专家工作经历数据；步骤S2：建立专家评估系统，具体为确定评估目标、对象和指标，分析评估专家工作经历数据，采用RESCAL负因式分解方法计算分解方式，使用三阶张量表示专家工作经历数据并进行分解，计算因式的最小二乘法问题优化模型参数；步骤S3：经验对比分析；步骤S4：评估数据存储，具体为采用基于胶囊网络的数据分类算法，计算剩余数据对象到初始聚类中心的欧几里得距离，计算Levy分布函数的概率密度函数，将分类好的专家信息存储到数据库中；步骤S5：隐私保护，具体为提取专家隐私信息，对隐私信息进行处理，输入并计算标记，进行时间特征增强处理，计算得分并进行强化网络的分析反馈；在步骤S2中，所述建立专家评估系统，包括以下步骤：步骤S21：确定评估目标和对象，根据评估目标，制定具体的评估指标，并为每个指标分配相应的权重，对专家工作经历数据进行分析评估；步骤S22：采用RESCAL负因式分解方法，计算分解方式，所用公式如下： ；式中，X是待分解的张量，A表示数组，T表示将数组A进行转置，Rk表示张量X的切片，k是切片维度的索引；步骤S23：数据表示，使用三阶张量来表示专家工作经历数据，且每片专家工作经历数据按特定方式分解，更有效地处理和表示多维专家工作经历数据；步骤S24：分解参数，通过求解最小化问题来分解参数，包括最小二乘法问题和归一化项，使系统具有更好地预测能力和泛化能力；步骤S25：计算因式的最小二乘法问题，进一步优化模型参数，所用公式如下： ；式中，表示一个用于计算因式的最小二乘法的函数，用于调整正则项的权重，表示数组A的范数的平方，K1是切片维度的总数。

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