CN112163775B - 一种评标专家抽取方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种评标专家抽取方法及系统，通过获得在招投标项目对应的专业专家库中所有专家的专家资料信息，获得每个投标方的负责人信息，预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数；选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为抽取专家。通过获得预测得到每个专家在找图标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性，进而预测出专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性的高低，选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为抽取专家，即选中预测出的公平性和专业性最高的专家作为选中专家，从而提高了招投标项目中评标过程的专业性和公平性。

Description

一种评标专家抽取方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言涉及一种评标专家抽取方法及系统。

背景技术

评标专家是招投标项目中重要的角色。对于一个招标项目，需要通过评标专家通过评分的方式从众多的投标方中选中一家投标方作为实施招标项目的对象。目前，通常通过在公共资源交易场所从相应评标专家分库中随机抽取该库内的专家作为实施评分的评标专家。

在电子招投标中，通过随机抽取评分专家的方式，可能抽取到的专家并非专业于对该招标项目的评标工作，另外，随机抽取可能抽取到的是与某些或者某个投标方有舞弊嫌疑的专家，这样一来，评标的结果将不能保证公平、公正、专业，不能信服众人众人。

为此，一种科学的、公平、公正的电子招投标评标专家抽取方法为人们所需。

发明内容

本发明提供了一种评标专家抽取方法及系统，其旨在解决现有技术中的上述问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种评标专家抽取方法，应用于电子终端设备，所述方法包括：

获得在招投标项目对应的专业专家库中所有专家的专家资料信息；

所述专家资料信息包括专家的姓名、专家年龄、工作任职经历数据、职称级别；其中，职称级别表征专家的专业能力的程度；所述专家专业表示专家擅长评标的技术领域和方向；工作任职经历数据包括专家任职单位、专家任职单位的工作时间段；

获得每个投标方的负责人信息，所述负责人信息包括负责人姓名、负责人年龄、工作经历；工作经历包括负责人任职单位、负责人任职单位的任职时间；

预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数；其中，公正和专业指数表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性的高低，公正和专业指数越大，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越高，公正和专业指数越小，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越低；招标项目对应的专业专家库中包括多个专家，每个专家对应一个公正和专业指数，多个专家对应多个公正和专业指数；

预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数，包括：

对专家和投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数；其中，偏袒指数表征专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性的大小，偏袒指数越大表示专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性越大；有多个投标方，每个专家针对一个投标方对应有一个偏袒指数，即每个专家对应有多个偏袒指数；

获得每个专家对应的多个偏袒指数的方差，以所述方差作为所述专家的项目偏袒评分；所述项目偏袒评分表征专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性，项目偏袒评分越大，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越大，项目偏袒评分越小，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越小；

获得所述多个偏袒指数的方差与1之和的倒数，以所述倒数作为所述专家的公正和专业指数；

选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为抽取专家。

可选的，所述对专家与投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数，包括：

对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，第一匹配值表征专家与负责人的血缘关系的远近，第一匹配值越大，表示专家与负责人的血缘关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高；

对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，第二匹配值表征专家与负责人的社会关系的远近，第二匹配值越大，表示专家与负责人的社会关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高；

基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数。

可选的，所述专家资料信息还包括评标历史数据，评标历史数据包括以往专家评过的招标项目、大众对评标结果的专业性和公正性的评分、评标时间；大众对评标结果的专业性和公正性的评分越大，表示专家专业性和公正性越高；所述基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数包括：

对第一匹配值和所述第二匹配值进行加权求和，得到偏袒值，偏袒值越大，表示专家偏袒投标方的可能性越高；

以偏袒值与所述大众对评标结果的专业性和公正性的评分的商作为所述偏袒指数。

可选的，所述对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，包括：

将所述专家的姓名进行词向量转化成第一词向量，将所述负责人姓名进行词向量转化成第二词向量；

计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度，并将所述相似度作为第一匹配

可选的，所述对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，包括：

判断所述专家任职单位与所述负责人任职单位是否属于一个单位；

若所述专家任职单位与所述负责人任职单位属于一个单位，判断专家在所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间是否存在重合；

若存在重合，获得重合时长；所述重合时长表示所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间的重合时间段；

若所述重合时长小于设定值，确定所述第二匹配值等于所述设定值与所述重合时长之商；

若所述重合时长大于设定值，确定所述第二匹配值等于所述重合时长与所述设定值之商。

第二方面，本发明实施例提供了一种评标专家抽取系统，应用于电子终端设备，所述系统包括：

获得模块，用于获得在招投标项目对应的专业专家库中所有专家的专家资料信息；获得每个投标方的负责人信息；

所述专家资料信息包括专家的姓名、专家年龄、工作任职经历数据、职称级别；其中，职称级别表征专家的专业能力的程度；所述专家专业表示专家擅长评标的技术领域和方向；工作任职经历数据包括专家任职单位、专家任职单位的工作时间段；所述负责人信息包括负责人姓名、负责人年龄、工作经历；工作经历包括负责人任职单位、负责人任职单位的任职时间；

预测模块，用于预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数；其中，公正和专业指数表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性的高低，公正和专业指数越大，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越高，公正和专业指数越小，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越低；招标项目对应的专业专家库中包括多个专家，每个专家对应一个公正和专业指数，多个专家对应多个公正和专业指数；

预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数，包括：

对专家和投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数；其中，偏袒指数表征专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性的大小，偏袒指数越大表示专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性越大；有多个投标方，每个专家针对一个投标方对应有一个偏袒指数，即每个专家对应有多个偏袒指数；

获得每个专家对应的多个偏袒指数的方差，以所述方差作为所述专家的项目偏袒评分；所述项目偏袒评分表征专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性，项目偏袒评分越大，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越大，项目偏袒评分越小，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越小；

获得所述多个偏袒指数的方差与1之和的倒数，以所述倒数作为所述专家的公正和专业指数；

抽取模块，用于选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为抽取专家。

可选的，所述对专家与投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数，包括：

对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，第一匹配值表征专家与负责人的血缘关系的远近，第一匹配值越大，表示专家与负责人的血缘关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高；

对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，第二匹配值表征专家与负责人的社会关系的远近，第二匹配值越大，表示专家与负责人的社会关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高；

基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数。

可选的，所述专家资料信息还包括评标历史数据，评标历史数据包括以往专家评过的招标项目、大众对评标结果的专业性和公正性的评分、评标时间；大众对评标结果的专业性和公正性的评分越大，表示专家专业性和公正性越高；所述基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数包括：

对第一匹配值和所述第二匹配值进行加权求和，得到偏袒值，偏袒值越大，表示专家偏袒投标方的可能性越高；

以偏袒值与所述大众对评标结果的专业性和公正性的评分的商作为所述偏袒指数。

可选的，所述对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，包括：

将所述专家的姓名进行词向量转化成第一词向量，将所述负责人姓名进行词向量转化成第二词向量；

计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度，并将所述相似度作为第一匹配值。

可选的，所述对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，包括：

判断所述专家任职单位与所述负责人任职单位是否属于一个单位；

若所述专家任职单位与所述负责人任职单位属于一个单位，判断专家在所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间是否存在重合；

若存在重合，获得重合时长；所述重合时长表示所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间的重合时间段；

若所述重合时长小于设定值，确定所述第二匹配值等于所述设定值与所述重合时长之商；

若所述重合时长大于设定值，确定所述第二匹配值等于所述重合时长与所述设定值之商。

相较于现有技术，本发明实施例达到的有益效果是：

本发明实施例提供了一种评标专家抽取方法及系统，应用于电子终端设备，所述方法包括：获得在招投标项目对应的专业专家库中所有专家的专家资料信息；所述专家资料信息包括专家的姓名、专家年龄、工作任职经历数据、职称级别；其中，职称级别表征专家的专业能力的程度；所述专家专业表示专家擅长评标的技术领域和方向；工作任职经历数据包括专家任职单位、专家任职单位的工作时间段；获得每个投标方的负责人信息，所述负责人信息包括负责人姓名、负责人年龄、工作经历；工作经历包括负责人任职单位、负责人任职单位的任职时间；预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数；其中，公正和专业指数表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性的高低，公正和专业指数越大，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越高，公正和专业指数越小，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越低；招标项目对应的专业专家库中包括多个专家，每个专家对应一个公正和专业指数，多个专家对应多个公正和专业指数；预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数，包括：对专家和投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数；其中，偏袒指数表征专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性的大小，偏袒指数越大表示专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性越大；有多个投标方，每个专家针对一个投标方对应有一个偏袒指数，即每个专家对应有多个偏袒指数；获得每个专家对应的多个偏袒指数的方差，以所述方差作为所述专家的项目偏袒评分；所述项目偏袒评分表征专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性，项目偏袒评分越大，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越大，项目偏袒评分越小，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越小；获得所述多个偏袒指数的方差与1之和的倒数，以所述倒数作为所述专家的公正和专业指数；选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为抽取专家。

每个专家对应的多个偏袒指数的方差，可以反映出专家在此次招投标项目的评标过程中出现偏向于某个投标方的可能性，方差越大，表示专家在此次招投标项目的评标过程中出现偏向于某个投标方的可能性越大，方差越小，获得所述多个偏袒指数的方差与1之和的倒数，以所述倒数作为所述专家的公正和专业指数，公正和专业指数可以反映出专家在此次招投标项目的评标过程中保持公平和专业的可能性的大小，公正和专业指数越大，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越高，公正和专业指数越小，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越低。通过获得预测得到每个专家在找图标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性，进而预测出专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性的高低，选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为抽取专家，即选中预测出的公平性和专业性最高的专家作为选中专家，从而提高了招投标项目中评标过程的专业性和公平性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种评标专家抽取方法流程图；

图2示出了本发明实施例提供的一种终端设备的方框结构示意图。

图标：200-招投标管理系统；210-扫描模块；220-加密模块；230-投标人管理模块；500- 总线；501-接收器；502-处理器；503-发送器；504-存储器；505-总线接口。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作详细的说明。

实施例

本发明提供了一种评标专家抽取方法，应用于电子终端设备(电子设备)，如图1所示，一种评标专家抽取方法包括：

S101：获得在招投标项目对应的专业专家库中所有专家的专家资料信息。

其中，所述专家资料信息包括专家的姓名、专家年龄、工作任职经历数据、职称级别；其中，职称级别表征专家的专业能力的程度；所述专家专业表示专家擅长评标的技术领域和方向。工作任职经历数据包括专家任职单位、专家任职单位的工作时间段。

S102：获得每个投标方的负责人信息。

其中，所述负责人信息包括负责人姓名、负责人年龄、工作经历；工作经历包括负责人任职单位、负责人任职单位的任职时间。

S103：预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数。

其中，公正和专业指数表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性的高低，公正和专业指数越大，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越高，公正和专业指数越小，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越低。招标项目对应的专业专家库中包括多个专家，每个专家对应一个公正和专业指数，多个专家对应多个公正和专业指数。

进一步的，预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数，包括：

对专家和投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数。

其中，偏袒指数表征专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性的大小，偏袒指数越大表示专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性越大。有多个投标方，每个专家针对一个投标方对应有一个偏袒指数，即每个专家对应有多个偏袒指数。

获得每个专家对应的多个偏袒指数的方差，以所述方差作为所述专家的项目偏袒评分。所述项目偏袒评分表征专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性，项目偏袒评分越大，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越大，项目偏袒评分越小，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越小。

获得所述多个偏袒指数的方差与1之和的倒数，以所述倒数作为所述专家的公正和专业指数。

S104：选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为选中专家。

通过采用以上方案，每个专家对应的多个偏袒指数的方差，可以反映出专家在此次招投标项目的评标过程中出现偏向于某个投标方的可能性，方差越大，表示专家在此次招投标项目的评标过程中出现偏向于某个投标方的可能性越大，方差越小，获得所述多个偏袒指数的方差与1之和的倒数，以所述倒数作为所述专家的公正和专业指数，公正和专业指数可以反映出专家在此次招投标项目的评标过程中保持公平和专业的可能性的大小，公正和专业指数越大，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越高，公正和专业指数越小，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越低。通过获得预测得到每个专家在找图标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性，进而预测出专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性的高低，选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为抽取专家，即选中预测出的公平性和专业性最高的专家作为选中专家，从而提高了招投标项目中评标过程的专业性和公平性。

作为进一步的，所述对专家与投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数，包括：

对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值。

其中，第一匹配值表征专家与负责人的血缘关系的远近，第一匹配值越大，表示专家与负责人的血缘关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高。

对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值。

其中，第二匹配值表征专家与负责人的社会关系的远近，第二匹配值越大，表示专家与负责人的社会关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高。

基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数。

血缘关系越近，越容易出现偏袒事件，社会关系越近，越容易出现偏袒实践，因此，通过预测专家与负责人的血缘关系的远近和专家与负责人的社会关系的远近，然后基于预测的远近评估专家可能偏袒负责人对应的投标方的可能性的大小，提高了预测专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性的大小的准确性和可靠性。

需要进一步说明的是，所述专家资料信息还包括评标历史数据，评标历史数据包括以往专家评过的招标项目、大众对评标结果的专业性和公正性的评分、评标时间。大众对评标结果的专业性和公正性的评分越大，表示专家专业性和公正性越高。所述基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数包括：

对第一匹配值和所述第二匹配值进行加权求和，得到偏袒值。即以第一匹配值和第二匹配值的加权求和值作为偏袒值。偏袒值越大，表示专家偏袒投标方的可能性越高。具体的，按照公式：p＝a*C1+b*C2计算得到偏袒值，其中，p表示偏袒值，C1表示第一匹配值，C2表示第二匹配值，a、b是加权因子，a＝0.4，b＝0.6。

以偏袒值与所述大众对评标结果的专业性和公正性的评分的商作为所述偏袒指数。具体的，按照公式：P＝p/s计算得到偏袒指数，其中，P表示偏袒指数，s表示大众对评标结果的专业性和公正性的评分。需要说明的是，大众对评标结果的专业性和公正性的评分是预先通过网络对大众进行调查，通过对大众对专家进行评分进行整合得到的，并预先存储在数据库中。

可选的，所述对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，包括：

将所述专家的姓名进行词向量转化成第一词向量，将所述负责人姓名进行词向量转化成第二词向量。需要说明的是，专家的姓名和负责人姓名都是文本。将所述专家的姓名进行词向量转化成第一词向量，将所述负责人姓名进行词向量转化成第二词向量的具体方法可以是；通过向量空间模型(Vector Space Model，VSM)将专家的姓名进行词向量转化成第一词向量、将负责人姓名进行词向量转化成第二词向量。

计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度，并将所述相似度作为第一匹配值。

其中，计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度，包括：计算第一词向量和第二词向量之间的夹角。计算该夹角的余弦值，以该余弦值作为第一词向量与第二词向量之间的相似度。余弦值用于衡量第一词向量与第二词向量之间的关联性的大小，余弦值越大说明第一词向量与第二词向量的关联性越高，余弦值越小，说明第一词向量与第二词向量的关联性越低。

可选的，所述对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，包括：

判断所述专家任职单位与所述负责人任职单位是否属于一个单位。

若所述专家任职单位与所述负责人任职单位属于一个单位，判断专家在所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间是否存在重合。

若存在重合，获得重合时长。

其中，所述重合时长表示所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间的重合时间段。

若所述重合时长小于设定值，确定所述第二匹配值等于所述设定值与所述重合时长之商。

若所述重合时长大于设定值，确定所述第二匹配值等于所述重合时长与所述设定值之商。

根据社会属性，专家往往容易偏亲朋好友。专家自己上报的亲戚关系以及负责人自己上报的亲戚关系、社会好友关系的数据中，存在谎报的可能性，从而降低了这些数据的可靠性，如果根据这些数据队专家进行回避规定，也会存在专家在评标过程中偏袒某个投标方，也会出现徇私舞弊的情况。事实上，亲戚之间的姓名往往具有关联性，这种关联性往往体现在相似度上，通预测名字的相似度的大小来预测专家与负责人是否存在亲戚关系，为此，以专家和负责人名字的相似度来表示专家偏袒该负责人的投标人的可能性，相较于根据专家自己上报的亲戚关系以及负责人自己上报的亲戚关系的数据，其可靠性高。另外，专家往往对于同事或者前同事出现偏袒，因此根据工作任职经历数据和工作经历进行匹配的结果，可以判断专家与负责人是否在一起工作过，进而评估看专家偏袒于该负责人的投标方的可能性。基于这两种可能性进行加权求和，得到的和可以表示专家对投标方的偏袒的可能性，提高了偏袒性预测的可靠性。

通过采用以上方案，基于专家与投标方的负责人的社会关系和亲属关系的预测，进而预测专家在评标过程中偏袒于负责人的投标方的可能性，基于这个可能性以及社会公众对专家以往的评标的专业性和公正性的评分，得到公正和专业指数可以准确、可靠地反应专家在招投标项目中不会出现偏袒某个投标方的可能性，即公正和专业指数能够准确反应专家在所述招投标项目中进行评标的过程中能够保持较高的专业性和公平性，偏袒于某个投标方的可能性。公正和专业指数越大，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越高，公正和专业指数越小，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越低，为此，选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为选中专家，即选中了招标项目对应的专业专家库中包括多个专家中最公平、专业的专家作为本次招投标项目的评标专家，提高了专家选择的可靠性，进一步为评标的公平性和可靠性提供了前提支撑。

针对上述实施例提供一种评标专家抽取方法，本申请实施例还对应提供一种用于执行上述的步骤的执行主体，该执行主体可以为评标专家抽取系统。评标专家抽取系统包括：

获得模块，用于获得在招投标项目对应的专业专家库中所有专家的专家资料信息；获得每个投标方的负责人信息；

所述专家资料信息包括专家的姓名、专家年龄、工作任职经历数据、职称级别；其中，职称级别表征专家的专业能力的程度；所述专家专业表示专家擅长评标的技术领域和方向；工作任职经历数据包括专家任职单位、专家任职单位的工作时间段；所述负责人信息包括负责人姓名、负责人年龄、工作经历；工作经历包括负责人任职单位、负责人任职单位的任职时间；

预测模块，用于预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数；其中，公正和专业指数表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性的高低，公正和专业指数越大，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越高，公正和专业指数越小，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越低；招标项目对应的专业专家库中包括多个专家，每个专家对应一个公正和专业指数，多个专家对应多个公正和专业指数；

预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数，包括：

对专家和投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数；其中，偏袒指数表征专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性的大小，偏袒指数越大表示专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性越大；有多个投标方，每个专家针对一个投标方对应有一个偏袒指数，即每个专家对应有多个偏袒指数；

获得每个专家对应的多个偏袒指数的方差，以所述方差作为所述专家的项目偏袒评分；所述项目偏袒评分表征专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性，项目偏袒评分越大，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越大，项目偏袒评分越小，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越小；

获得所述多个偏袒指数的方差与1之和的倒数，以所述倒数作为所述专家的公正和专业指数；

抽取模块，用于选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为抽取专家。

可选的，所述对专家与投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数，包括：

对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，第一匹配值表征专家与负责人的血缘关系的远近，第一匹配值越大，表示专家与负责人的血缘关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高；

对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，第二匹配值表征专家与负责人的社会关系的远近，第二匹配值越大，表示专家与负责人的社会关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高；

基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数。

可选的，所述专家资料信息还包括评标历史数据，评标历史数据包括以往专家评过的招标项目、大众对评标结果的专业性和公正性的评分、评标时间；大众对评标结果的专业性和公正性的评分越大，表示专家专业性和公正性越高；所述基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数包括：

对第一匹配值和所述第二匹配值进行加权求和，得到偏袒值，偏袒值越大，表示专家偏袒投标方的可能性越高；

以偏袒值与所述大众对评标结果的专业性和公正性的评分的商作为所述偏袒指数。

可选的，所述对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，包括：

将所述专家的姓名进行词向量转化成第一词向量，将所述负责人姓名进行词向量转化成第二词向量；

计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度，并将所述相似度作为第一匹配值。

可选的，所述对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，包括：

判断所述专家任职单位与所述负责人任职单位是否属于一个单位；

若所述专家任职单位与所述负责人任职单位属于一个单位，判断专家在所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间是否存在重合；

若存在重合，获得重合时长；所述重合时长表示所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间的重合时间段；

若所述重合时长小于设定值，确定所述第二匹配值等于所述设定值与所述重合时长之商；

若所述重合时长大于设定值，确定所述第二匹配值等于所述重合时长与所述设定值之商。

评标专家抽取系统中各个模块的具体的实施方式如上述的评标专家抽取方法所述的方式，具体的请参阅评标专家抽取方法所述的具体内容，在此不再赘述。

在本发明实施例中，所述的终端设备，如图2所示，终端设备包括存储器504、处理器 502及存储在存储器504上并可在处理器502上运行的计算机程序，所述处理器502执行所述程序时实现前文所述的评标专家抽取方法的任一方法的步骤。

其中，总线架构(用总线500来代表)，总线500可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线500将包括由处理器502代表的一个或多个处理器和存储器504代表的存储器的各种电路链接在一起。总线500还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口505在总线500和接收器501和发送器503之间提供接口。接收器501和发送器 503可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器502负责管理总线500和通常的处理，而存储器504可以被用于存储处理器502在执行操作时所使用的数据。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

Claims (6)

1.一种评标专家抽取方法，应用于电子终端设备，其特征在于，所述方法包括：

获得在招投标项目对应的专业专家库中所有专家的专家资料信息；所述专家资料信息包括专家的姓名、专家年龄、工作任职经历数据、职称级别；其中，职称级别表征专家的专业能力的程度；所述专家专业表示专家擅长评标的技术领域和方向；工作任职经历数据包括专家任职单位、专家任职单位的工作时间段；

获得每个投标方的负责人信息，所述负责人信息包括负责人姓名、负责人年龄、工作经历；工作经历包括负责人任职单位、负责人任职单位的任职时间；预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数；其中，公正和专业指数表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性的高低，公正和专业指数越大，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越高，公正和专业指数越小，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越低；招标项目对应的专业专家库中包括多个专家，每个专家对应一个公正和专业指数，多个专家对应多个公正和专业指数；

预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数，包括：对专家和投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数；其中，偏袒指数表征专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性的大小，偏袒指数越大表示专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性越大；有多个投标方，每个专家针对一个投标方对应有一个偏袒指数，即每个专家对应有多个偏袒指数；获得每个专家对应的多个偏袒指数的方差，以所述方差作为所述专家的项目偏袒评分；所述项目偏袒评分表征专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性，项目偏袒评分越大，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越大，项目偏袒评分越小，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越小；获得所述多个偏袒指数的方差与1之和的倒数，以所述倒数作为所述专家的公正和专业指数；

选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为抽取专家;

所述对专家与投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数，包括：对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，第一匹配值表征专家与负责人的血缘关系的远近，第一匹配值越大，表示专家与负责人的血缘关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高；对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，第二匹配值表征专家与负责人的社会关系的远近，第二匹配值越大，表示专家与负责人的社会关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高；基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数；

所述专家资料信息还包括评标历史数据，评标历史数据包括以往专家评过的招标项目、大众对评标结果的专业性和公正性的评分、评标时间；大众对评标结果的专业性和公正性的评分越大，表示专家专业性和公正性越高；

所述基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数包括：对第一匹配值和所述第二匹配值进行加权求和，得到偏袒值，偏袒值越大，表示专家偏袒投标方的可能性越高；以偏袒值与所述大众对评标结果的专业性和公正性的评分的商作为所述偏袒指数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，包括：将所述专家的姓名进行词向量转化成第一词向量，将所述负责人姓名进行词向量转化成第二词向量；计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度，并将所述相似度作为第一匹配值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，包括：判断所述专家任职单位与所述负责人任职单位是否属于一个单位；若所述专家任职单位与所述负责人任职单位属于一个单位，判断专家在所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间是否存在重合；若存在重合，获得重合时长；所述重合时长表示所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间的重合时间段；若所述重合时长小于设定值，确定所述第二匹配值等于所述设定值与所述重合时长之商；若所述重合时长大于设定值，确定所述第二匹配值等于所述重合时长与所述设定值之商。

4.一种评标专家抽取系统，应用于电子终端设备，其特征在于，所述系统包括：

获得模块，用于获得在招投标项目对应的专业专家库中所有专家的专家资料信息：

获得每个投标方的负责人信息；所述专家资料信息包括专家的姓名、专家年龄、工作任职经历数据、职称级别；其中，职称级别表征专家的专业能力的程度；所述专家专业表示专家擅长评标的技术领域和方向；工作任职经历数据包括专家任职单位、专家任职单位的工作时间段；所述负责人信息包括负责人姓名、负责人年龄、工作经历；工作经历包括负责人任职单位、负责人任职单位的任职时间；预测模块，用于预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数；其中，公正和专业指数表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性的高低，公正和专业指数越大，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越高，公正和专业指数越小，表示专家在所述招投标项目中评标的专业性和公平性越低；招标项目对应的专业专家库中包括多个专家，每个专家对应一个公正和专业指数，多个专家对应多个公正和专业指数；预测专家在所述招投标项目中评标的公正和专业指数，包括：对专家和投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数；其中，偏袒指数表征专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性的大小，偏袒指数越大表示专家在评标过程中偏袒所述投标方的可能性越大；有多个投标方，每个专家针对一个投标方对应有一个偏袒指数，即每个专家对应有多个偏袒指数；获得每个专家对应的多个偏袒指数的方差，以所述方差作为所述专家的项目偏袒评分；所述项目偏袒评分表征专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性，项目偏袒评分越大，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越大，项目偏袒评分越小，表示专家在招投标项目评标过程中出现偏袒事件的可能性越小；获得所述多个偏袒指数的方差与1之和的倒数，以所述倒数作为所述专家的公正和专业指数；抽取模块，用于选中多个公正和专业指数中的最大值对应的专家作为抽取专家；

所述对专家与投标方进行偏袒估计，得到偏袒指数，包括：对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，第一匹配值表征专家与负责人的血缘关系的远近，第一匹配值越大，表示专家与负责人的血缘关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高；对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，第二匹配值表征专家与负责人的社会关系的远近，第二匹配值越大，表示专家与负责人的社会关系越近，专家偏袒负责人的投标方的可能性越高；基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数；

所述专家资料信息还包括评标历史数据，评标历史数据包括以往专家评过的招标项目、大众对评标结果的专业性和公正性的评分、评标时间；大众对评标结果的专业性和公正性的评分越大，表示专家专业性和公正性越高；所述基于第一匹配值和所述第二匹配值得到偏袒指数包括：

对第一匹配值和所述第二匹配值进行加权求和，得到偏袒值，偏袒值越大，表示专家偏袒投标方的可能性越高；

以偏袒值与所述大众对评标结果的专业性和公正性的评分的商作为所述偏袒指数。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述对专家的姓名和所述负责人姓名进行匹配，得到第一匹配值，包括：

将所述专家的姓名进行词向量转化成第一词向量，将所述负责人姓名进行词向量转化成第二词向量；

计算所述第一词向量与所述第二词向量之间的相似度，并将所述相似度作为第一匹配值。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述对工作任职经历数据和所述工作经历进行匹配，得到第二匹配值，包括：

判断所述专家任职单位与所述负责人任职单位是否属于一个单位；

若所述专家任职单位与所述负责人任职单位属于一个单位，判断专家在所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间是否存在重合；

若存在重合，获得重合时长；所述重合时长表示所述专家任职单位的工作时间段与所述负责人任职单位的任职时间的重合时间段；若所述重合时长小于设定值，确定所述第二匹配值等于所述设定值与所述重合时长之商；若所述重合时长大于设定值，确定所述第二匹配值等于所述重合时长与所述设定值之商。

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