基于用戶畫像的高校采購評(píng)審專家推薦算法

摘要： 該文設(shè)計(jì)了一種可調(diào)參的混合推薦算法，融合AUC-MF算法與基于專家畫像及項(xiàng)目畫像的抽取算法，以提高高校隨機(jī)抽取評(píng)審專家的專業(yè)匹配度，解決數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)問題。該文以某高校近6年政府采購項(xiàng)目歷史評(píng)審數(shù)據(jù)以及項(xiàng)目文本信息構(gòu)建數(shù)據(jù)集，對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證，該算法可有效緩解高校自選評(píng)審專家過程中的數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)問題，提高隨機(jī)抽取專家的專業(yè)匹配度。 （共10頁）