第一章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 2
1.3 研究线路与内容 3
第二章 文献综述 6
2.1 科技人才的相关概念 6
2.1.1 人才 6
2.1.2 科技人才 7
2.1.3 高层次科技人才 8
2.2 科技人才评价发现机制 9
2.2.1 科技人才评价发现机制研究的相关问题 9
2.2.2 科技人才评价发现指标体系 11
2.2.3 科技人才评价发现方法 22
2.2.4 科技人才评价发现程序 32
2.3 数据挖掘 37
2.3.1 数据挖掘概述 37
2.3.2 数据挖掘的任务 38
2.4 模糊认知图及相关概念 40
2.4.1 模糊 40
2.4.2 认知 42
2.4.3 模糊认知图 43
2.5 小结 44
第三章 科技人才评价发现的指标构建 46
3.1 科技人才评价发现指标构建原则 46
3.2 科技人才评价发现指标分类 47
3.3 基于事实型数据的科技人才评价发现指标 48
3.4 小结 49
第四章 科技人才评价发现的数据获取与计算 50
4.1 科技人才评价发现的数据获取与计算架构 50
4.2 科技人才基础数据的获取 51
4.3 科技人才基础数据的格式化 52
4.4 科技人才指标数据的获取 58
4.4.1 科技人才指标数据的模块化计算 58
4.4.2 科技人才指标数据的处理 65
4.5 小结 65
第五章 基于模糊认知图的科技人才评价发现方法 66
5.1 基于模糊认知图的科技人才挖掘模型 66
5.2 基于模糊认知图的科技人才挖掘流程 67
5.3 基于模糊认知图的科技人才挖掘算法 69
5.3.1 维度级FC M的挖掘算法 69
5.3.2 维度级结点模糊值的计算 70
5.3.3 目标级FC M的挖掘算法 71
5.4 小结 72
第六章 基于事实型数据挖掘的科技人才评价发现系统建设 73
6.1 系统架构及意义 73
6.2 系统建设 74
6.3 系统功能 76
6.3.1 用户管理 76
6.3.2 数据输入 81
6.3.3 信息管理 83
6.3.4 指标体系 87
6.3.5 评价发现 94
6.4 小结 96
第七章 科技人才评价发现实证分析 97
7.1 二级指标对一级指标的关联影响 97
7.2 一级指标之间的关联影响及分析 99
7.3 一级指标对评价发现结果的关联影响及结果分析 100
7.4 小结 102
结论 103
附录A 指标数据计算程序 105
1.计算人才排名的程序核心代码 105
2.计算论文相关性的程序核心代码 110
3.计算论文到获奖之日被引次数的存储过程 112
4.从IPC中得到MainIPC的程序核心代码 113
5.计算专利状态的存储过程 114
6.计算项目等级的存储过程 115
7.计算项目进度的存储过程 115
附录B 模糊认知图挖掘算法 117
1.二级指标权重优化计算 117
2.一级指标权重优化计算 120
参考文献 127