【摘 要】
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针对高职院校第二课堂活动开展过程中存在创业项目推荐效果差的问题,提出基于JSP网页技术的高校PU系统功能可视化界面设计。首先设计一个JSP网页技术的高校PU系统,然后以创业项目的文本信息作为基础数据,提出基于深度神经网络和矩阵分解的创业项目推荐算法(DNN-MF)从而通过PU系统实现大学生创业项目的准确推荐。结果表明,在推荐算法方面、不同数量特征方面,提出的DNN-MF算法的RMSE为0.605
【基金项目】
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陕西铁路工程职业技术学院2021年教育教学改革基金项目《基于PU系统的第二课堂成绩单制度在高职院校的研究与实践》(2021JG-45);
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针对高职院校第二课堂活动开展过程中存在创业项目推荐效果差的问题,提出基于JSP网页技术的高校PU系统功能可视化界面设计。首先设计一个JSP网页技术的高校PU系统,然后以创业项目的文本信息作为基础数据,提出基于深度神经网络和矩阵分解的创业项目推荐算法(DNN-MF)从而通过PU系统实现大学生创业项目的准确推荐。结果表明,在推荐算法方面、不同数量特征方面,提出的DNN-MF算法的RMSE为0.605 5,对比于PMF算法和ConvMF算法,分别提升了9.93%和2.97%,且在召回率指标中,本算法的召回率均高于另外两种算法;在系统测试方面,PU系统可实现功能可视化,满足系统需求。综合分析可知,PU系统在创业项目内容推荐中可取得较高的精度,推荐效果显著提升,可在高校第二课堂中进行应用开展。
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