基于二部图匹配和聚类的论文分配方法研究

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分配问题在现实生活中是广泛存在着的.这个问题可以抽象为图论中的二部图匹配模型.将学术会议中待审论文分给多名审稿专家进行评审就是一个典型的分配问题.本文研究了论文分配问题,并在此基础上开发了一个学术会议网站生成系统.通常,每一个学术会议都会有自己的官方网站.这个系统可以自动地生成具有个性化的学术会议网站,从而减少了举办会议所需的开支,具有很大的现实意义.首先,本文提出一个均衡分配算法.它以二部图匹配理论中的匈牙利算法和KM算法为基础,可以直接应用于学术会议的论文分配过程中.该算法能在论文交由多名审稿专家评审以及审稿专家的评审量基本相同的基础上,使得分配产生的权重达到最大.实验证明,均衡分配算法可以满足论文分配中的所有条件,从而有效地解决论文分配问题.其次,提出了一个名称型聚类算法——PRSMMR算法.它是在MMR聚类算法的基础上经过改进得到的.这个算法能很好地处理名称型数据,只需要设定最大的聚类个数.实验证明,该算法具有很好的聚类精确度,对数据对象的输入顺序不敏感.将VPRSMMR算法作为论文分配中的分配预处理,能有效地解决均衡分配算法在论文量较大时出现性能瓶颈的问题.最后,设计并实现了一个学术会议网站生成系统.本文研究和分析了5个计算机领域的顶级学术会议的网站结构,找到了解决生成的学术会议网站个性化问题的方法.这个系统采用B/S结构,使用Struts2框架实现.
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