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专家画像构建

成果编号:39637
价格:面议
完成单位:清华大学
单位类别:985系统院所、211系统院所
完成时间:未填写
成熟程度:小批量生产阶段
服务产业领域: 电子信息
发布人:江苏省生产力促进中心先进制造与节能环保处 在线
目前,人才评价主要基于专家自己填写的信息,存在数据时效性低、准确性难以验证的 问题。同时数据来源单一,造成学者画像精度低、学术评价片面、缺乏权威性等问题。在此 背景下,迫切需要构建一套时效性高、准确性可验证、学者画像精度高、学术评价科学公正、 具有权威性的专家画像。清华大学AMiner团队通过对数据语义化、语义集成等难点技术的攻关,结合知识图谱、机器学习和大数据等技术,研究构建多维、客观的专家画像。
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成果介绍

科技计划:
成果形式:新技术
合作方式:技术转让、技术开发、技术服务
参与活动:
专利情况: 未申请专利
成果简介
成果概况
目前,人才评价主要基于专家自己填写的信息,存在数据时效性低、准确性难以验证的 问题。同时数据来源单一,造成学者画像精度低、学术评价片面、缺乏权威性等问题。在此 背景下,迫切需要构建一套时效性高、准确性可验证、学者画像精度高、学术评价科学公正、 具有权威性的专家画像。清华大学AMiner团队通过对数据语义化、语义集成等难点技术的攻关,结合知识图谱、机器学习和大数据等技术,研究构建多维、客观的专家画像。
创新要点
专家画像构建为科学、合理的人才评价以及项目评审专家推荐提供了强大的数据支撑。 解决了以往专家画像精度低、学术评价片面、缺乏权威性、数据时效性低、准确性难以验证 等问题方面,大幅度提升人才评价 /专家推荐的科学性和合理性, 也有助于人才系统的建设 与发展。
主要技术指标
该专家画像为中国科技部专家智能指派系统的构建提供了坚实的基础,在数据层面为项 目评审专家推荐系统的实现提供了可靠的数据支撑。
其他说明
完成人信息
姓名:对接成功后可查看
所在部门:对接成功后可查看
职务:对接成功后可查看
职称:对接成功后可查看
手机:对接成功后可查看
E-mail:对接成功后可查看
电话:对接成功后可查看
传真:对接成功后可查看
邮编:对接成功后可查看
通讯地址:对接成功后可查看
联系人信息
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