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申请/专利权人：浙江天正信息科技有限公司;浙江大学;宁波市科技信息与发展战略研究院(宁波市科技人才管理服务中心)

摘要：本发明公开了一种科技项目评审专家的评审行为分析方法及系统，通过层次分析法和引入敏感性分析机制的大数据分析算法的联动应用策略分析评审行为关键特征，大数据分析算法可以识别评分中的异常行为，而层次分析法则可以帮助理解这些异常行为的潜在原因，如特定类型的项目是否导致了评分偏差，最终，结合大数据分析的客观模式和层次分析法的结构化决策框架，可以为评审过程提供更全面、更公正的决策支持，加强评审专家评审过程中的过程监测，对行为特征进行智能分析，对评审专家进行反评估，针对专家不规范操作进行智能提醒，为规范专家评审行为和评审专家库的优化提供参考依据，进而提高科技项目评审质量。

主权项：1.一种科技项目评审专家的评审行为分析方法，其特征在于，包括：步骤一，采集专家评审过程中的操作数据，并对采集的数据进行清洗并提取评审行为关键特征；步骤二，通过层次分析法和引入敏感性分析机制的大数据分析算法的联动应用策略分析评审行为关键特征，使大数据分析聚焦于通过所述层次分析法定义的评审行为分析标准，识别专家的评审行为模式，并根据受敏感性系数约束的大数据分析结果，调整层次分析法中确定的各个分析标准的权重，其中，所述评审行为模式包括正常行为模式和异常行为模式；步骤三，当监测到异常行为模式时，向评审专家发送提醒信号，并上报异常事件；所述步骤二中，通过层次分析法和引入敏感性分析机制的大数据分析算法的联动应用策略分析评审行为关键特征，包括：通过所述层次分析法构建与评审行为关键特征关联的递阶层次结构模型，定义评审行为分析标准和计算评审行为分析标准的权重；所述大数据分析算法是与评审行为分析标准关联的评审行为预测模型，所述评审行为预测模型通过训练数据对M个学习器G进行M轮训练得到融合模型fx，所述训练数据为历史评审行为分析标准数据，对融合模型fx引入敏感性分析机制；所述对融合模型fx引入敏感性分析机制，敏感性分析机制包括： ，Si表示输入变量xi的敏感性系数，用于衡量输入变量xi变化对模型输出fx的影响程度；x0是输入变量xi的基准值。

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