本书内容上主要分为三部分：第一部分为理论研究部分，涵盖确定研究主题，论述研究背景、目的及意义，对国内外文献进行梳理，并提出本书研究内容所涉及到的相关理论及方法。第二部分为本书的核心研究内容，即模型构建部分，主要运用文献计量、替代计量、统计学、大数据、机器学习和人工智能等理论和方法，研究和构建高校科技人才评价体系，为实证研究奠定理论基础。第三部分是实证研究和结论部分，选取山东省学科人才基本科学计量数据和替代计量数据为原始数据，对比分析了K-means聚类机器学习算法、BP神经网络方法和本书作者提出的BPNN-GA三种评价方法的实验结果。最后从政府、高校和社会几个层面提出对于科技人才评价和管理决策的相关结论和建议。 本书可以作为政府相关管理部门、高等院校、研究机构等人才管理和评价的理论和实践参考，也可作为科学计量学专业读者的参考图书。

1 科技人才评价研究背景
1.1 科学技术的发展规律与科技管理
1.2 科技人才评价政策的演进
1.3 科技人才评价的科学性与改革趋势
1.4 山东省人才工程的考核与评价
2 科技人才评价相关概念及方法论
2.1 科技人才的界定及其特征
2.2 科技人才评价方法
3 科技人才评价体系的构建
3.1 多维指标的选择
3.2 山东省人才工程多维评价体系的构建
4 山东省人才工程评价实证分析
4.1 研究背景及对象
4.2 数据采集与处理
4.3 山东省人才工程评价实证对比分析
4.4 结论与讨论
5 人才工程评价政策的建议
参考文献