基于Web of Science期刊论文、中国博硕士学位论文、简历、网络新闻等组成的多源数据,文章从专长吻合度、学术影响力、社会关联值3个角度构建了专家遴选、回避与推荐模型.遴选过程依赖于专家擅长的研究领域,研究领域通过作者发表论文的关键词确定;回避过程依赖于各种利害关系,利害关系包括师承关系、同事关系、合作关系3种,分别通过博硕士学位论文、所属机构、合作发表论文来确定;推荐过程依赖于专家的学术业绩,学术业绩包括专家的h指数、入选人才计划、头衔、职称等信息.文章以精准医疗领域的100位知名专家为例,测试了模型的效率,研究发现,该模型能有效从专长吻合度、学术影响力、社会距离值处理遴选、回避、推荐专家.在实际操作过程中,可能遇到的问题更复杂,例如专长的准确程度、受干扰的人才计划评选、隐藏的利害关系等都可能对模型的效率产生影响.
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