基于word2vec的内容过滤科技成果推荐模型研究

针对科技成果转化难、提供方与需求方信息不对称等问题,基于word2vec构建了内容过滤推荐改进模型,以期提高科技成果推荐效率和转化率。通过word2vec对科技服务需求与科技成果的文本数据进行建模,提取词向量,再使用TF-IDF方法提取关键词,最后利用提取的关键词词向量的余弦相似度Sim值进行匹配,以寻找出与科技服务需求匹配的科技成果。利用公共科技服务平台“科惠网”的现代农业领域数据集对改进模型、均值word2vec模型、textrank+word2vec模型、TF-IDF余弦相似度模型进行实验,使用不同领域数据集进行对比分析。结果表明:改进模型在精确率、召回率、F 1值、ROC曲线及AUC值上表现较好,具有较高的应用价值,能够更好地帮助科技服务平台完成推荐。

融合需求与评价的科技服务平台机构推荐方法研究

[研究目的]随着科技服务需求日趋多样化复杂化,科技服务机构大批涌现,为科技服务平台需方定位优质机构愈发困难,故提出机构推荐方法以解决平台供需双方匹配问题。[研究方法]基于平台发展提出科技服务机构推荐方法CDAE,通过构建科技服务需求模型并计算需求双层相似度后,辅以购买关联生成机构候选集合;再从科技服务平台评分和机构评价标签双维度构建科技服务机构推荐指数,对集合机构重排以返回机构推荐列表。[研究结论]基于真实数据集进行实验,从精准度、覆盖度与契合度多重维度,通过F1、NDCG、COV及ILS多个指标充分证明CDAE方法优于CF-D和CBF这2种对比方法且提高了推荐性能。

关于小学高年级英语分层作业布置策略的研究

随着我国教育事业的推进,满足学生的个性化学习需求,针对学生的差异化进行教学已经是当下教育工作的重要内容。在小学阶段,将作业进行合理、科学的设计和分层布置更能够迎合学生的需求,提升学生学习英语的兴趣,让学生保持对英语学习的信心并体验到学习的成就感。文章主要探究了关于小学高年级英语分层作业布置策略,以期能够提升学生的英语学习质量。