一種評標(biāo)專家抽取方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本申請涉及均衡抽取技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種評標(biāo)專家抽取方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 評標(biāo)專家是指在招標(biāo)投標(biāo)和政府采購活動中依法對投標(biāo)人提交的資格預(yù)審申請 文件和投標(biāo)文件進(jìn)行審查或評審的具有一定水平的專業(yè)人員。目前，國家已經(jīng)建立了評標(biāo) 專家?guī)欤谛枰u標(biāo)專家是可以從評標(biāo)專家?guī)熘羞x取。
[0003] 為了保證項(xiàng)目評標(biāo)的公平以及評標(biāo)專家被抽取機(jī)會的均衡，現(xiàn)有技術(shù)中一般是以 純隨機(jī)抽取方式來抽取評標(biāo)專家。但是，隨機(jī)抽取模型的均衡性主要體現(xiàn)在抽取次數(shù)足夠 大的情況下，而現(xiàn)實(shí)情況中抽取評標(biāo)專家的次數(shù)并未達(dá)到足夠數(shù)量，本案發(fā)明人通過對現(xiàn) 實(shí)情況中各評標(biāo)專家被抽取次數(shù)的統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)評標(biāo)專家?guī)熘心承┰u標(biāo)專家被抽中的次數(shù)極 少，甚至有的評標(biāo)專家未被抽中過。
[0004] 因此，現(xiàn)有評標(biāo)專家抽取方式存在部分評標(biāo)專家被抽取概率過低，導(dǎo)致抽取過程 的公平性偏低的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本申請?zhí)峁┝艘环N評標(biāo)專家抽取方法及裝置，用于解決現(xiàn)有評標(biāo)專家 抽取方式存在的抽取過程公平性偏低的問題。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，現(xiàn)提出的方案如下：
[0007] 一種評標(biāo)專家抽取方法，包括：
[0008] 以隨機(jī)抽取方式，從評標(biāo)專家?guī)熘谐槿∧繕?biāo)數(shù)量m個(gè)評標(biāo)專家，作為第一評標(biāo)專 家集；
[0009] 對于評標(biāo)專家?guī)熘惺Ｓ嗟脑u標(biāo)專家，按照其預(yù)置歷史時(shí)間段內(nèi)被抽中的次數(shù)進(jìn)行 升序排序；
[0010] 以預(yù)置的選取比例值a，從升序排序后的序列中選取前若干個(gè)評標(biāo)專家，作為第二 評標(biāo)專家集，其中l(wèi)>a>0 ;
[0011] 以隨機(jī)抽取方式，從所述第二評標(biāo)專家集中抽取[b*m]個(gè)評標(biāo)專家，并加入至所 述第一評標(biāo)專家集，其中b為預(yù)置參數(shù)且大于0, [b*m]表示對實(shí)數(shù)b*m進(jìn)行取整；
[0012] 以隨機(jī)抽取方式，從所述第一評標(biāo)專家集中抽取目標(biāo)數(shù)量m個(gè)評標(biāo)專家，作為輸 出結(jié)果。
[0013] 優(yōu)選地，所述以隨機(jī)抽取方式，從評標(biāo)專家?guī)熘谐槿∧繕?biāo)數(shù)量m個(gè)評標(biāo)專家，包 括：
[0014] 對評標(biāo)專家?guī)熘械乃性u標(biāo)專家進(jìn)行隨機(jī)排序；
[0015] 選取序列中前目標(biāo)數(shù)量m個(gè)評標(biāo)專家。
[0016] 優(yōu)選地，所述預(yù)置參數(shù)b小于1。
[0017] -種評標(biāo)專家抽取裝置，包括：
[0018] 第一抽取單元，用于以隨機(jī)抽取方式，從評標(biāo)專家?guī)熘谐槿∧繕?biāo)數(shù)量m個(gè)評標(biāo)專 家，作為第一評標(biāo)專家集；
[0019] 剩余專家排序單元，用于對于評標(biāo)專家?guī)熘惺Ｓ嗟脑u標(biāo)專家，按照其預(yù)置歷史時(shí) 間段內(nèi)被抽中的次數(shù)進(jìn)行升序排序；
[0020] 第二抽取單元，用于以預(yù)置的選取比例值a，從升序排序后的序列中選取前若干個(gè) 評標(biāo)專家，作為第二評標(biāo)專家集，其中l(wèi)>a>0 ;
[0021] 第三抽取單元，用于以隨機(jī)抽取方式，從所述第二評標(biāo)專家集中抽取[b*m]個(gè)評 標(biāo)專家，并加入至所述第一評標(biāo)專家集，其中b為預(yù)置參數(shù)且大于0, [b*m]表示對實(shí)數(shù)b*m 進(jìn)行取整；
[0022] 第四抽取單元，用于以隨機(jī)抽取方式，從所述第一評標(biāo)專家集中抽取目標(biāo)數(shù)量m 個(gè)評標(biāo)專家，作為輸出結(jié)果。
[0023] 優(yōu)選地，所述第一抽取單元包括：
[0024] 全部專家排序單元，用于對評標(biāo)專家?guī)熘械乃性u標(biāo)專家進(jìn)行隨機(jī)排序；
[0025] 序列選取單元，用于選取序列中前目標(biāo)數(shù)量m個(gè)評標(biāo)專家。
[0026] 優(yōu)選地，所述預(yù)置參數(shù)b小于1。
[0027] 從上述的技術(shù)方案可以看出，本申請實(shí)施例提供的評標(biāo)專家抽取方法，首先以隨 機(jī)抽取方式，從評標(biāo)專家?guī)熘谐槿∧繕?biāo)數(shù)量m個(gè)評標(biāo)專家，作為第一評標(biāo)專家集，進(jìn)一步對 于評標(biāo)專家?guī)熘惺Ｓ嗟脑u標(biāo)專家，按照其預(yù)置歷史時(shí)間段內(nèi)被抽中的次數(shù)進(jìn)行升序排序， 并以預(yù)置的選取比例值a，從升序排序后的序列中選取前若干個(gè)評標(biāo)專家，作為第二評標(biāo)專 家集，接著以隨機(jī)抽取方式，從所述第二評標(biāo)專家集中抽取[b*m]個(gè)評標(biāo)專家，并加入至所 述第一評標(biāo)專家集，最后以隨機(jī)抽取方式，從所述第一評標(biāo)專家集中抽取目標(biāo)數(shù)量m個(gè)評 標(biāo)專家，作為輸出結(jié)果。本申請的方法，在保證抽取隨機(jī)性的前提下，提高了歷史時(shí)間段內(nèi) 被抽中次數(shù)少的評標(biāo)專家的被抽取概率，從整體上提高了抽取的均衡性，保證了抽取過程 的公平性。
【附圖說明】
[0028] 為了更清楚地說明本申請實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 申請的實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù) 提供的附圖獲得其他的附圖。
[0029] 圖1為本申請實(shí)施例公開的一種評標(biāo)專家抽取方法流程圖；
[0030] 圖2為本申請實(shí)施例公開的一種評標(biāo)專家抽取裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0031 ] 下面將結(jié)合本申請實(shí)施例中的附圖，對本申請實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本申請一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；?本申請中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他 實(shí)施例，都屬于本申請保護(hù)的范圍。
[0032] 為了解決現(xiàn)實(shí)情況中評標(biāo)專家抽取過程中，采用純隨機(jī)抽取模型所帶來的抽取不 均衡，部分評標(biāo)專家被抽中次數(shù)極少的問題，本申請實(shí)施例提供了一種評標(biāo)專家抽取方法， 參見圖1，圖1為本申請實(shí)施例公開的一種評標(biāo)專家抽取方法流程圖。
[0033] 如圖1所示，該方法包括：
[0034] 步驟S100、以隨機(jī)抽取方式，從評標(biāo)專家?guī)熘谐槿∧繕?biāo)數(shù)量m個(gè)評標(biāo)專家，作為第 一評標(biāo)專家集；
[0035] 假設(shè)評標(biāo)專家?guī)熘泄灿衝個(gè)評標(biāo)專家，而某個(gè)項(xiàng)目的評標(biāo)工作所需要的評標(biāo)專家 人數(shù)為m個(gè)，則采用隨機(jī)抽取的方式，從評標(biāo)專家?guī)熘须S機(jī)抽取m個(gè)評標(biāo)專家，由這m個(gè)評 標(biāo)專家組成第一評標(biāo)專家集。
[0036] 步驟S110、對于評標(biāo)專家?guī)熘惺Ｓ嗟脑u標(biāo)專家，按照其預(yù)置歷史時(shí)間段內(nèi)被抽中 的次數(shù)進(jìn)行升序排序；
[0037] 對于步驟SlOO抽取后的評標(biāo)專家?guī)?，其剩余評標(biāo)專家數(shù)為n-m個(gè)。對于剩余的這 n-m個(gè)評標(biāo)專家，按照其預(yù)置歷史時(shí)間段內(nèi)被抽中的次數(shù)進(jìn)行升序排序。這里，預(yù)置歷史時(shí) 間段可以由用戶進(jìn)行設(shè)定，例如前一年、一個(gè)月等。升序排序后得到的序列中，歷史時(shí)間段 內(nèi)被抽中次數(shù)少的評標(biāo)專家，位于序列的前端。
[0038] 步驟S120、以預(yù)置的選取比例值a，從升序排序后的序列中選取前若干個(gè)評標(biāo)專 家，作為第二評標(biāo)專家集；
[0039] 具體地，預(yù)置的選取比例值a為用戶預(yù)先設(shè)定的參數(shù)，滿足l>a>0。a可以看作均 衡改善系數(shù)，下文會對a值的大小對均衡改善程度進(jìn)行分析。本步驟中，對于上一步驟得到 的序列，以選取比例值a從序列中選取一定量評標(biāo)專家，且選取的這些評標(biāo)專家為序列中 從第一個(gè)評標(biāo)專家開始，且連續(xù)的若干個(gè)評標(biāo)專家。
[0040] 舉例如，序列中共有100個(gè)評標(biāo)專豕，按照排序順序分別編號為1號評標(biāo)專豕、2號 評標(biāo)專家…..100號評標(biāo)專家。預(yù)置選取比例值a為40%，則選取序列中1-40號評標(biāo)專 家。
[0041] 步驟S130、以隨機(jī)抽取方式，從所述第二評標(biāo)專家集中抽取[b*m]個(gè)評標(biāo)專家，并 加入至所述第一評標(biāo)專家集；
[0042] 其中b為預(yù)置參數(shù)且大于0, [b*m]表示對實(shí)數(shù)b*m進(jìn)行取整。對于上一步驟得到 的第二評標(biāo)專家集，按照隨機(jī)抽取方式，從中抽取[b*m]個(gè)評標(biāo)專家，并加入到第一評標(biāo)專 家集中，組成合集。由上文定義可知，對于新得到的第一評標(biāo)專家集，其中評標(biāo)