[發明專利]專家選取方法、裝置和服務器在審
| 申請號: | 201811135079.3 | 申請日: | 2018-09-26 |
| 公開(公告)號: | CN109376167A | 公開(公告)日: | 2019-02-22 |
| 發明(設計)人: | 曹英志;王園君;孟云閃;韓志聰;李晉;紀大偉;張宇龍;魏秀蘭;沈佳紋;趙立喜 | 申請(專利權)人: | 國家海洋信息中心 |
| 主分類號: | G06F16/242 | 分類號: | G06F16/242;G06F16/2458;G06Q10/10 |
| 代理公司: | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 梁斌 |
| 地址: | 300100*** | 國省代碼: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 隨機抽取 需求數據 專業類別 服務器 發送確認信息 反饋信息 方式效率 工作需求 確認信息 預先建立 主觀因素 專家庫 匹配 | ||
本發明提供了一種專家選取方法、裝置和服務器;其中,該方法包括:獲取當前項目的專家需求數據;專家需求數據至少包括專業類別,以及每個專業類別對應的專家數量;從預先建立的專家庫中隨機抽取與專家需求數據相匹配的專家,得到初始專家名單;向初始專家名單中的專家發送確認信息;根據專家對確認信息的反饋信息,確定最終專家名單。本發明通過隨機抽取的方式選取專家,避免了人工選取專家的方式效率低且易受到主觀因素的影響而導致公正性差的問題,隨機抽取專家的方式與實際的工作需求更加符合,提高了專家選取的效率和公正性。
技術領域
本發明涉及海域使用技術領域,尤其是涉及一種專家選取方法、裝置和服務器。
背景技術
在海域使用論證領域,國家審批的用海項目開展海域使用論證報告評審工作,或者沿海地方開展地方政府審批的用海項目海域使用論證報告評審工作時,評審會組織方(如國家或地方海域行政管理人員)通常會采用人工方式從國家級和地方級海域使用專家庫中選取不同專業的專家,然后電話分別通知各位被選取的專家,告知開會時間、地點等信息,專家若無法立即回復是否有時間參會,確定專家名單的過程往往會存在時間滯后的問題。若選取的專家無法參會,會議組織人員需再次選取另外的專家,重復上述工作,直至選取的專家人數滿足評審專家人數的要求。因此,一個評審會專家組通常需要幾天時間完成組建工作;上述選取專家的過程,對專家進行電話通知等都是人工化操作,效率較低。
另外,目前采取的人工選取專家的方式,評審會組織方(如國家或地方海域行政管理人員)在選取專家時,不僅根據項目的實際情況進行選擇,還會傾向于選擇熟悉的專家,或者愿意選取經常參會的、有評審經驗的專家,甚至會聽取用海申請人/單位的建議,選取某一指定專家,這導致專家選取過程存在主觀因素較多,缺少公正性。
上述人工選取專家的方式效率低且公正性差的問題,尚未提出有效的解決方案。
發明內容
有鑒于此,本發明的目的在于提供一種專家選取方法、裝置和服務器,以提高專家選取的效率和公正性。
第一方面,本發明實施例提供了一種專家選取方法,該方法包括:獲取當前項目的專家需求數據;專家需求數據至少包括專業類別,以及每個專業類別對應的專家數量;從預先建立的專家庫中隨機抽取與專家需求數據相匹配的專家,得到初始專家名單;向初始專家名單中的專家發送確認信息;根據專家對確認信息的反饋信息,確定最終專家名單。
在本發明較佳的實施例中,上述預先建立的專家庫包括通用專家庫;上述從預先建立的專家庫中隨機抽取與專家需求數據相匹配的專家,得到初始專家名單的步驟,包括:如果當前項目的屬性為重大項目,根據當前項目的領域,從專家需求數據中劃分出指定數量的特殊專家名額;根據專家需求數據,從通用專家庫中隨機抽取除特殊專家名額以外的專家,得到第一初始名單;從通用專家庫中篩選出與特殊專家名額對應的需求相匹配的專家,組成臨時專家庫;根據特殊專家名額,從臨時專家庫中隨機抽取專家,得到第二初始名單;將第一初始名單和第二初始名單確定為初始專家名單。
在本發明較佳的實施例中,上述根據專家對確認信息的反饋信息,確定最終專家名單的步驟,包括:判斷是否在設定的時間段內收到專家對確認信息的反饋信息;如果收到,判斷反饋信息是否是同意參加;如果同意,將專家列入最終專家名單中。
在本發明較佳的實施例中,上述根據專家對確認信息的反饋信息,確定最終專家名單的步驟,還包括:如果列入最終專家名單中的專家數據與專家需求數據不匹配,繼續執行從預先建立的專家庫中隨機抽取與專家需求數據相匹配的專家的步驟。
在本發明較佳的實施例中,上述方法還包括:統計專家庫中各專家的履職信息;履職信息中保存有專家的同意參加記錄和拒絕參加記錄;如果專家在預設的時間段內的拒絕參加記錄的數量達到指定的第一數量閾值,或者連續的拒絕參加記錄的數量達到第二數量閾值,將專家列入黑名單;根據各專家的履職信息,更新專家庫;在更新專家庫的過程中,如果專家被列入黑名單,從專家庫中剔除專家。
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