基于二分图网络的项目与专家多重匹配策略

摘要 科技项目培育或评审过程中，往往同时有多个项目和多位专家．每个项目都有限制被匹配的专家数量，每个专家又有最多容许匹配的项目数量．目前大多数的匹配过程中，专家多由人为确定或随机选取产生，往往导致专家与所评项目内容不匹配或相关度较低的现象．对于项目与专家网络具有的复杂网络特性，本论文着重考虑到项目与专家网络中同时存在的高聚类和小世界现象，将项目与专家进行抽象，从网络节点的关联性出发，利用二分图网络流模型，提出两种贪心匹配策略与一种传统最大流匹配策略的组合策略，设计出项目与专家的多重匹配算法．本文最后采用电力行业数据集进行多次实验，验证该策略可以有效应对项目专家网络，在计算耗时和匹配结果上都较传统网络流算法高效