王梓森，梁 英，刘政君，谢小杰，张 伟，史红周

（1.中国科学院计算技术研究所，北京 100190；2.中国科学院大学计算机科学与技术学院，北京 100049）

0 引言

近年来，我国资助立项的科研项目数量和规模逐年增大，日益增加的项目审核工作给科研管理过程带来极大的挑战。据国家统计局数据（http：//data.stats.gov.cn）显示，2019年我国研究与实验发展（Research and Development，R&D）人员全时当量461万人年，研发人力规模居全球首位，科研学者数量的增多，为推荐科研项目评审专家增加了难度。

现有项目评审专家推荐的过程，依赖人工参与和筛选，即待评审材料（项目申请书等）由工作人员根据项目指南所属学科方向，通过关键字匹配搜索的方式分配给专家库中的指定专家，并结合专家回避和专家反馈意见进行调整，以此遴选评审专家。由于项目所属学科与专家研究兴趣属于不同的学科分类体系，分别具有不同的学科划分标准，关键字词匹配不能捕捉项目学科和研究兴趣之间的语义联系，导致推荐的专家学术专长不能精准匹配项目申报内容。随着学术大数据的迅速发展，细分学科不断增多，人工筛选过程在效率和精准性上不够，影响选拔合适的小同行专家和跨学科专家参与项目评审，甚至会导致项目评审结果缺乏公平公正性。

针对上述缺陷，本文提出一种科研项目同行评议专家学术专长匹配方法。根据学术实体（包括学科、专家、研究兴趣等）与实体间关系构建异质学术网络，设计元路径捕捉学术实体间语义联系；……