硕士学位论文评审专家的智能推荐研究

王延伟 唐艳妹 刘娟 孙昌盛

摘要：硕士学位论文是研究生阶段的重要成果之一，其质量评价对于研究生的学术水平和职业发展具有重要意义。传统的论文评价方式主要依靠人工评价，存在主观性和经验性的问题，评价结果可能存在误差。因此，研究基于人工智能技术的硕士学位论文质量评价，是突破传统论文评价方式的重要研究方向。

关键词：硕士论文；评审专家；人工智能

中图分类号：G4文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.11.082

随着教育领域的不断发展和创新，硕士学位论文评审作为研究生培养过程中的重要环节，对于保证学位论文的质量和学术诚信具有关键意义。然而，当前的硕士学位论文评审面临着一些挑战和问题，如评审专家数量不足、评审时间过长、评审质量不一等。为了解决这些问题，提高评审效率和质量，探索硕士学位论文评审专家的智能推荐极为重要。智能推荐系统作为一种利用人工智能技术为用户提供个性化推荐的技术手段，在近年来得到了广泛的关注和应用，比如电子商务、社交媒体和音乐视频等都取得了巨大的成功。本研究旨在探索硕士学位论文评审专家智能推荐，为学术界提供一种科学、高效的评审方法，有望改善当前硕士学位论文评审中存在的问题，提高评审质量和效率，为教学改革和学术发展提供有益的启示。

1硕士学位论文的专家评审

硕士学位论文评审过程是一个系统、透明和客观的过程，旨在确保学术研究的质量和学位的授予标准。学位申请人提交论文给学校或研究机构的学位办公室。学位办公室根据学位申请人所在领域的需求，分配评审专家。评审专家对论文进行详细评审，包括创新性、学术价值、研究方法、结构和语言表达等方面的评价，撰写评审报告，描述论文的优点和不足，提供具体的改进意见。学位办公室汇总评审报告后，组织学位评定委员会或相关机构进行讨论和决策，根据评审结果，决定是否通过论文评审并授予学位。因此，硕士学位论文评审专家在硕士学位论文的评审过程中发挥着极其重要的作用。

1.1评审专家应当具备的条件

评审专家对于学位论文的最终结论具有重要的决定性影响，因此，评审专家应具备丰富的专业知识和经验，在学术界享有盛誉，能够保持客观独立的态度，并具备良好的沟通和撰写评审报告的能力。评审专家应当具备以下条件。

（1）学术背景：评审专家应具备相关领域的硕士或博士学位，从事相关研究多年，并取得一定的学术成果。他们应对该学科领域有深入的了解和专业知识。

（2）经验和声誉：评审专家应具备丰富的评审经验，在领域内享有良好的学术声誉。他们可能担任过论文评审委员会成员、期刊的编委或相关学术组织的重要角色。

（3）发表论文：评审专家应至少在相关领域的高质量学术期刊或会议上发表过论文，以证明其自身的研究能力和贡献。这些论文应反映其对学术标准的理解和遵守。

（4）专业能力：评审专家应具备批判性思维和分析能力，能够全面、客观地评估论文的质量、创新性和学术价值。他们应了解并能运用适当的研究方法和分析技巧。

（5）无偏见和独立性：评审专家应保持公正、中立的态度，遵守学术道德和伦理规范。他们不应与论文作者存在利益冲突或亲密关系，以确保评审过程的客观性。

（6）沟通能力：评审专家应具备良好的沟通和表达能力，能够清晰、准确地传达评审意见和建议。他们可能需要参加答辩或讨论会，与其他评审专家、学位办公室和学位申请人进行有效的交流。

（7）时间管理：评审专家应能够按时完成评审任务，尽量避免延误评审程序。及时反馈学位申请人修订论文，进一步提高研究质量至关重要。

1.2评审专家的推荐问题

在硕士学位论文评审中，人工推荐评审专家仍然是主要方式，也就是学院或研究生院的教职工会根据论文的主题和领域，借助学术网络和研究资源，了解评审专家的研究方向和背景，手动选择合适的专家进行评审。这种方式不可避免地存在以下问题。

（1）主观性：人工选择评审专家通常基于评审机构或学院的内部标准和程序，这可能受到主观性的影响。有时可能更倾向于选择熟悉的专家，而不是根据专业领域的最佳匹配。

（2）有限的专业领域覆盖：评审专家的选择可能受限于可用的专家资源，或有限的检索资源，可能导致某些专业领域的论文难以找到合适的评审专家。

（3）时间延迟：人工推荐评审专家的过程可能需要一定时间，这可能导致评审结果的延迟。在硕士学位论文评审中，及时反馈对学生的学术进展至关重要。

（4）潜在偏见：人工选择评审专家的过程可能容易受到潜在的偏见或利益冲突的影响，尤其是在小型学术社区或有关系的情况下。

（4）有限的多样性：评审专家的选择可能导致学术评审过程的缺乏多样性，这可能会影响到对不同观点和方法的评价。

（5）专家可用性：一些专家可能在毕业季收到过多的评审论文或忙于其他工作，无法及时响应评审工作，导致评审过程的延迟或影响寻找替代专家。

2硕士学位论文评审专家的智能推荐

2.1人工智能技术在硕士学位论文评审专家推荐中的优势

人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过机器学习、深度学习和自然语言处理等方法，使计算机具备感知、理解、推理和决策的能力。人工智能可以处理大规模数据、自动化任务、提供智能推荐和预测等功能，已成为当今科技领域的重要驱动力。利用人工智能技术来推荐评审专家，在硕士学位论文评审过程中具有以下优势。

（1）提高效率：人工智能技术可以自动分析大量的学术数据和专家信息，快速筛选出适合评审特定领域论文的专家。这样可以节省大量时间和人力资源，加快评审过程。

（2）精准匹配：通过分析论文的关键词、研究领域以及专家的专业知识和研究兴趣，人工智能可以实现更精确的专家匹配。这样可以确保评审专家具有对论文内容的深入理解和准确评估的能力。

（3）提高公正性：人工智能技术可以基于客观的数据和算法进行评估，避免主观偏见和不公正的情况。通过推荐多个合适的评审专家，并将他们的意见综合考虑，可以提高评审结果的客观性和公正性。

（4）扩大专家范围：传统的评审过程可能受限于有限的专家资源，导致评审专家选择较为有限。而利用人工智能技术，可以全面搜集和分析全球范围内的专家信息，扩大评审专家的选择范围，提高评审质量和多样性。

（5）数据驱动的决策：人工智能技术可以对过去的评审数据进行分析和挖掘，发现评审专家的偏好、研究方向以及评审结果等信息。这些数据可以为学位办公室提供有价值的参考，用于制定更科学和有效的评审策略和决策。

（6）透明度和可追溯性：人工智能技术可以记录和追踪推荐评审专家的过程和依据，使整个评审过程更加透明和可追溯。这有助于保持学术诚信，以及解决潜在的争议和不满意情况。

2.2人工智能技术推荐评审专家的设计

设计硕士学位论文评审专家的智能推荐时，涉及以下几个方面的内容。

（1）论文特征分析：对论文的摘要、关键词、研究领域和创新点等进行自然语言处理（NLP）分析，提取关键信息。

（2）专家信息构建：建立全面的专家知识图谱，包括专家的学术成果、合作关系、研究方向、学术影响力等信息。这样可以更好地了解专家的背景和专业领域。

（3）评价指标定义：确定评价指标，如学术影响力、研究兴趣与匹配度、评审历史等，衡量专家的适应性和可靠性。

（4）机器学习模型训练：使用已有的评审数据集，利用机器学习算法训练模型，以预测评审专家的适应度和质量。这可以是分类模型、回归模型或者排序模型，根据具体需求选择适当的算法。

（5）推荐算法设计：基于论文特征和专家信息，使用推荐算法对候选专家库进行筛选和排序。常用的算法包括协同过滤、内容过滤、基于规则的推荐等。可以根据实际情况选择最适合的算法或组合不同算法。

（6）个性化推荐：考虑每篇论文和申请人的独特需求，为其提供个性化的评审专家推荐。这可以基于用户反馈、历史选择记录或其他个性化因素实现。

（7）实时更新与反馈：定期更新评审专家信息，允许用户提供反馈和评价。这样可以保持推荐系统的准确性和及时性。

（8）透明度和解释能力：确保推荐策略的透明度，使用户能够理解和验证推荐结果。提供相关解释，如为何推荐某位专家、依据哪些评价指标等。

2.3人工智能技术推荐评审专家的具体实现

实现硕士学位论文评审专家的智能推荐，主要涉及以下3方面技术。

2.3.1数据收集和处理技术

收集并整理包含论文和评审专家信息建立数据集，这涉及到学术数据库、论文会议记录、专家合作网络等数据源。对于论文数据，需要提取摘要、关键词、引用等信息；对于专家数据，需要获取其研究领域、学术成果、合作关系等信息。具体的实现技术如下。

a.学术数据库API：利用学术数据库（如Scopus、WebofScience等）提供的API，通过查询论文相关信息，如摘要、关键词、引用等。

b.网络爬虫：使用网络爬虫技术从学术搜索引擎或会议网站上获取论文元数据。通过解析网页内容，提取出所需的论文信息，如标题、作者、摘要、关键词等。

c.自然语言处理（NLP）技术：利用NLP技术对论文文本进行预处理和特征提取。这可以包括分词、去除停用词、词性标注、实体识别等步骤，以便后续的特征工程。

d.文本向量化：将论文文本转换为向量表示，以便机器学习算法的处理。常见的文本向量化方法包括词袋模型（Bag-of-Words）、Word2Vec、TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）等。

e.图数据库：构建专家知识图谱，将专家的研究领域、学术成果、合作关系等信息进行结构化存储。使用图数据库（如Neo4j）可以方便地进行图查询和图算法分析。

f.数据清洗和整合：对收集到的数据进行清洗和去重，确保数据的质量和一致性。将来自不同数据源的数据进行整合，建立一个统一的数据集。

2.3.2模型选择与训练技术

选择合适的机器学习或深度学习模型，利用已有的数据集进行模型训练，并进行调参和优化以提高性能。具体的实现技术如下。

a.协同过滤：使用协同过滤算法进行推荐。其中，基于用户的协同过滤可以通过计算用户之间的相似度来进行评审专家的推荐；而基于物品的协同过滤可以通过计算论文之间的相似度进行推荐。常见的实现技术包括基于邻域的方法（如K近邻算法）和基于矩阵分解的方法（如SVD、ALS等）。

b.基于内容的推荐：结合论文和评审专家的特征信息，使用基于内容的推荐算法进行推荐。这可以使用机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）等，或者深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

c.强化学习：使用强化学习算法进行推荐。通过定义合适的奖励函数和状态-动作对，让系统与用户进行交互，通过学习和优化提供更准确的评审专家推荐。

d.模型集成：结合多个模型进行推荐结果的融合。可以使用模型集成技术，如投票（Voting）、加权平均（WeightedAverage）、堆叠（Stacking）等，综合多个模型的预测结果，提高推荐的准确性和鲁棒性。

e.评估与调参：使用交叉验证等方法对模型进行评估，进行参数调整和优化，以取得最佳的性能。常见的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

2.3.3实时更新与反馈技术

定期更新评审专家的信息，保持推荐系统的及时性。同时，允许用户提供反馈和评价，改善推荐的准确性和个性化程度。具体的实现技术如下。

a.流式数据处理：使用流式数据处理框架（如ApacheKafka、ApacheFlink等）来实时接收和处理新的数据。通过建立数据流管道，及时获取最新的论文和评审专家信息，进行相应的更新和处理。

b.预测模型更新：定期更新和重新训练推荐模型，以适应新的数据。可以根据数据的增量变化，选择在线学习算法或增量训练方法，对模型进行局部更新，提高模型的准确性和实时性。

c.实时反馈机制：建立反馈机制，收集用户的反馈信息并及时处理。可以通过用户反馈表单、在线调查等方式收集用户的意见和建议，对系统进行改进和调整。

3结语

硕士学位论文的评审是硕士论文质量的重要保障，高效合理地推荐评审专家是确保评审工作顺利完成的关键。目前，在评审专家的推荐过程中，仍存在诸多不足，难以保证评审的质量和效率。本文在详细分析评审专家的需求和问题后，提出利用人工智能技术实现评审专家的智能推荐，总结了智能推荐评审专家的优势，给出了智能推荐评审专家的具体设计思路和相应的实现技术。通过引入智能推荐系统，可以为推荐评审专家提供更准确、高效的指导，提升评审质量和效率，对保证硕士学位论文质量具有着重要的意义和价值。

参考文献

［1］李刚，邹栎，何佳，等.“一流研究生教育”背景下硕士学位论文质量评价与管理体系构建[J].科技风，2020，（09）：197.

[2]李成典.基于LDA模型和编码分析的硕士学位论文评审信息研究[D].华中农业大学，2022.

[3]薛涛.硕士学位论文质量评价体系研究[D].大连理工大学，2018.

[4]朱春华，秦瑶，郭歆莹，等.工程类专业硕士学位论文形式与评价体系研究[J].大众标准化，2022，（14）：129131.

[5]魏绪秋.基于过程性评价的硕士学位论文质量提升研究[J].江苏科技信息，2022，39（27）：6569.

[6]朱晓民，张啾，王祎琪，等.我国教育硕士专业学位论文质量评价指标体系的构建[J].黑龙江高教研究，2020，38（11）：8489.