经济劣势下人才竞争如何破局高端人才困境?——基于副省级城市的政策评价研究

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针对经济劣势城市高端人才竞争短板突出、策略尚未明晰的现实问题,以15个副省级的高端人才政策为研究对象,通过遴选设计政策量化评价指标,运用PMC指数模型审视处于经济劣势下的副省级城市高端人才政策短板所在.研究发现,经济劣势城市在资金支持方面存在严重短板;在成长环境搭建方面存在差距但并存机遇;在人才支持体系方面存在漏洞亟待完善.经济劣势城市应当从正视资金短板,寻求错位竞争;聚焦成长环境,营造育才沃土;完善人才支持,发挥人才效能3个方面进行政策调整与改进,以期在经济劣势下扬长补短,实现高端人才集聚.
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传统推荐系统算法模型主要集中研究用户偏好与物品的关联性,根据用户主观意见进行推荐,未充分考虑用户与物品所处的客观环境,造成推荐时的实际偏差。本文基于传统推荐算法引入时间因子,提高模型推荐效果。实现方法主要是通过比较引入与未引入时间因子,使用UserCF算法和ItemCF算法观察MAE值的大小变化情况。时间因子的引入,改善了传统推荐系统算法模型主要集中研究用户偏好与物品的关联性等方面的推荐失真问题,