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J-GLOBAL ID：201702276430859358   整理番号：17A0584799

国家研究機関に対するビッグデータに基づく提案書査読者推薦システム

Proposal reviewer recommendation system based on big data for a national research management institute

著者 (5件)： SHON Ho Sun (Chungbuk National Univ., KOR) ,  HAN Sang Hun (Chungbuk National Univ., KOR) ,  KIM Kyung Ah (Chungbuk National Univ., KOR) ,  CHA Eun Jong (Chungbuk National Univ., KOR) ,  RYU Keun Ho (Chungbuk National Univ., KOR)
資料名： Journal of Information Science  (Journal of Information Science)
巻： 43  号： 2  ページ： 147-158  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0619B  ISSN： 0165-5515  CODEN： JISCDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文で筆者らは,国家研究機関に対するビッグデータに基づく提案書査読者推薦システムを論じた。国家研究開発を管理する組織が支援する非常に多くの研究プロジェクトの公正で効率的な審査には,重要事項として適切な査読者を選択する能力が必要である。国家研究管理組織は,各研究分野に関係するデータベースを使用して,研究者を選択することを目的として,既存のデータに基づく研究プロジェクトを検索する便利なアプローチを必要とする。本研究で筆者らは,研究提案書をその研究プロジェクトの査読に適切な選択した査読者と自動的にマッチさせるマッチングシステムを開発した。本研究の結果は,ビッグデータの特性を持つデータがより良好な性能に導くことを示した。

シソーラス用語： *研究所 ,  データ ,  *文書 ,  *審査 ,  情報システム ,  研究開発 ,  プロジェクト ,  研究管理 ,  マッチング
準シソーラス用語： ビッグデータ ,  研究プロジェクト ,  *研究機関 ,  国家 ,  *査読 ,  推薦システム ,  *提案書

分類 (1件)： 研究開発  (AA03000V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 国家 ,  研究 ,  ビッグデータ ,  提案書 ,  査読 ,  推薦システム