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思路#xff1a;采用数据分析等手段改进评分算法性能 完成情况(1-2问已经完成) 代码下载 问题一
在每个评审阶段#xff0c;作品通常都是随机分发的#xff0c;每份作品需要多位评委独立评审。为了增加不同评审专家所给成绩之间的可比…B题——大规模创新类竞赛评审方案研究
思路采用数据分析等手段改进评分算法性能 完成情况(1-2问已经完成) 代码下载 问题一
在每个评审阶段作品通常都是随机分发的每份作品需要多位评委独立评审。为了增加不同评审专家所给成绩之间的可比性不同专家评审的作品集合之间应有一些交集。但有的交集大了则必然有交集小了则可比性变弱。请针对3000支参赛队和125位评审专家每份作品由5位专家评审的情况建立数学模型确定最优的“交叉分发”方案并讨论该方案的有关指标自己定义和实施细节。
第一题只是分配而已没啥太多好讨论的但是更多的交集会更有利于分析。 问题二
在评审中采用标准分附件1为基础的排序方法其假设是不同评审专家评审的作品集合的学术水平分布相同。但在大规模创新类竞赛评审中通常任意两位专家评审的作品只有小部分是共同的绝大多数作品是不同的见问题一而且每位专家只看到作品集合的很小部分因此标准分评审方案的假设可能不成立需要探索新的评审方案。请选择两种或两种以上现有或自己设计的评审方案和题目附件数据分析每位专家、每份作品原始成绩、调整之后如取标准分成绩的分布特点按不同方案进行排序并设法比较这些方案的优劣。进而针对大规模创新类竞赛的评审设计新的标准分公式计算模型。另外一般认为经多位专家协商一致的获奖论文具有最大的可信度附件2提供的数据1其第二评审阶段评选出的一等奖作品排序是经专家协商取得一致的请利用这批数据改进你们的标准分计算模型。
针对数据集不完整情况下的分布参数估计做出了一些改进 问题三
“创新类”大赛的特点是“创新性”即没有标准答案。由于这类竞赛的问题难度较大一般需要通过创新才能在竞赛期间部分解决。而作品的创新到了什么程度后续研究的前景如何很难有一致看法即使专家面对面的交流都可能由于各持己见而无法统一。加上研究生的论文表达不到位评审专家的视角不同同一份作品的几位专家给出的成绩会有较大的差异极差。极差大是大规模创新类竞赛的特点极差比较大的作品一般处于高分段或低分段。低分段属于淘汰范围低分段极差大的原因是有专家对违规作品或有重大失误的作品给了很低的分数或评审专家都认同该作品质量不高只是其中某位些专家更不认同该作品。故这里极差虽大但属于不获奖范畴一般不需要调整极差。而高分段作品还要参加权威性较高的第二阶段评审附件数据表格同一行代表同一个作品在两个阶段的成绩没有第二阶段评审成绩的作品只参加了第一阶段的评审。第二阶段评审仍然存在部分极差大的作品因为是终审误差可能影响获奖等级因此对部分极差大的作品需要复议调整极差附件的数据中有记录复议分就是该专家最后给的标准分用来替换原来的标准分。第二阶段注意两个阶段每份作品评审专家人数不同专家调整“大极差”的规律可以作为建立极差模型的借鉴。 请根据题目所给的模拟数据2.1和2.2讨论两阶段的成绩整体的变化和两阶段极差整体的变化分析两阶段评审方案相比不分阶段评审方案的优劣。注意到极差大和创新性强两大特点之间会有一定的关系为了发掘创新论文请建立“极差”模型含分析、分类、调整等并针对所给数据尝试给出第一评审阶段程序化不需要人工干预处理非高且非低分段作品的 “大极差”的办法。
问题四
对“创新类”竞赛给出一个完整的评审模型提示例如优化模型并针对所给的数据研究如何求解也可对现行的评审方案给出改进的具体建议包括未来还要收集哪些数据。
