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龙图腾网恭喜华斌;吴诺;贺欣申请的专利基于多维特征均衡的电子政务项目评价专家组推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113254642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110589302.7，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权基于多维特征均衡的电子政务项目评价专家组推荐方法是由华斌;吴诺;贺欣设计研发完成，并于2021-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维特征均衡的电子政务项目评价专家组推荐方法在说明书摘要公布了：电子政务项目具有更多的行政管理内涵，这使得电子政务项目评价专家组的知识结构对于项目管理具有十分重要的作用。基于认知科学理论和心理学理论，专家个体的多种特征差异是导致认知差异和情感极性差异的根本原因。专家组作为均衡这种差异的群体决策方法，其是否更加有效的问题实际应建立在专家组多种特征均衡的组成方法之上。据此，刻画专家特征、实现基于特征均衡的专家组推荐方法对于电子政务项目评价的一致性并提升项目评价总体水平具有重要的基础价值。本成果用于项目评价前的专家抽取阶段，可以大幅度提升专家组与被评项目间的符合性、多维特征均衡性，进而提升项目评价的结果一致性水平。

本发明授权基于多维特征均衡的电子政务项目评价专家组推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种用于电子政务领域的项目评价专家组推荐方法，其特征在于，包括：S1、在评价目标导向的专家特征定义基础上，以电子政务项目评审过程中累积的专家意见作为元评价内容，利用知识挖掘、知识计量的方法实现对专家的多维特征刻画，进而完成基于多维特征均衡的专家组推荐，为实现专家意见中的知识元获取与分类，定义微观层的项目知识概念树层次化地表达项目概念知识与概念间的语义层次；在宏观层引入领域知识本体表示项目知识，支持知识扩充与关联、知识变换以实现隐性知识发现；从而支撑知识元获取与分类的目标；S2、分别在参评专家评价意见的词汇层、句法层、语义层进行知识挖掘，抽取专家意见内的知识元，并利用深度学习模型构建情感分类器获得评价意见的情感极性；S3、以概念树与知识本体为参考，定义政务知识、技术知识、管理知识、预算知识为专家知识结构的四个构成元素以进行专家知识分类，利用元评价理论与客观元评价指标的理论，定义知识水平、评审深刻性、情感风格、领域专长为专家多维特征刻画指标：知识水平： 其中m表示本次评审活动的专家组人数，Levelt为在知识结构t元素方面专家的知识水平指标，通过权重ɑl和βl控制打分偏差和意见偏差的重要性，n表示与该知识构成元素所对应的项目要素个数，Dj为打分偏差系数，表示对于项目要素j，专家打分xj与所有专家均分的相对偏差，Oj为意见偏差系数，表示对于项目要素j，个体专家的意见平均情感强度与专家组整体平均情感强度的相对偏差，Sk1j、Sk2j分别表示个体专家、专家组对于项目要素j的意见情感强度，K1、K2分别是属于项目要素j的个体专家与专家组意见数量；评审深刻性：评审深刻性为意见中所有评价特征词汇在领域特征概念树中出现的次数、集中度所反映出来的深刻性之和，计算公式如下： αd+βd＝1其中，为专家评审意见中属于知识结构t元素的评价特征k的频数，为专家意见中评价特征k的集中度；情感风格：指专家意见总情感强度REmo， 其中K是专家已审项目的所有意见总数，Sk表示专家意见k的情感强度；领域专长：选用LDA方法，以所有评审项目题目、摘要作为数据源，对专家评审进行内容主题分析，以此反映专家所涉及的项目领域；S4、通过领域相关性评估、知识均衡随机抽取两步计算完成专家组推荐；其中，领域相关性评估法为：通过LDA模型获取待评审项目的主题概率，计算主题相似度得到专家与待评审项目领域相关度领域相关度的值越大越表明专家与待审项目的领域相关性越高，计算公式为其中表示待评审项目Pa的主题特征向量，表示专家Ei的主题特征向量的第t主题下的平均概率， 其中，M表示专家Ei所审项目数量；知识均衡随机抽取方法为：首先计算专家库各知识结构的知识水平与评审深刻性均值，记为与并作为阈值，i∈{政务知识，技术知识，管理知识，预算知识}，其次，将领域相关度作为权重ε融入随机抽取中，再从专家库N位专家中随机抽取m位专家构成候选专家组，分别计算候选专家组各知识结构的知识水平与评审深刻性均值，如果均超过阈值与保留本次抽取结果，否则重新进行随机抽取。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华斌;吴诺;贺欣，其通讯地址为：300222 天津市河西区珠江道25号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。