基于支持向量机的科技公共服务平台满意度评价研究的任务书任务背景：科技公共服务平台是指为科技创新、科技成果转化和科技产业发展提供信息服务、技术咨询、技术转移、人才招聘、项目合作等公共服务的综合性服务平台。随着我国科技产业的不断发展，科技公共服务平台在推动科技成果转化和增强创新能力方面发挥了重要作用。因此，科技公共服务平台用户的满意度评价对于这类平台的管理和发展非常重要。本研究旨在基于支持向量机算法，对科技公共服务平台的满意度进行评价研究。任务内容：1.收集科技公共服务平台用户的满意度数据。通过问卷调查或网络监测等方式，收集一定数量的科技公共服务平台用户的满意度数据。2.数据处理与分析。通过对数据进行清洗和预处理，挖掘出其中的潜在关系。然后使用支持向量机算法，选取恰当的特征，并进行训练和优化，得到最优的预测模型。3.进行预测和评价。使用得到的最优模型，预测出未来的满意度水平，并针对评价结果进行分析和结论提炼。任务要求：1.阅读相关文献，了解支持向量机算法的基本原理、应用场景和研究热点。2.熟练使用数据处理工具和支持向量机算法库，进行数据处理和模型开发。3.至少收集50个样本数据，保证数据的有效性和可信度。4.使用图表和文字对研究结果进行描述、分析和总结，形成研究论文。5.要求论文结构合理、语言通顺，能够表达研究思路和研究成果。参考文献：1.朱晔，李欣欣.基于SVM算法的课程评价研究[J].电脑知识与技术，2018，14(29)：223-226.2.程莉莉，孙玉萍.基于支持向量机的电商用户满意度评价研究[J].智能系统学报，2018，13(2)：165-169.3.段军，汤忠.基于支持向量机的政府网站满意度预测模型[J].公共管理学报，2018，15(1)：201-209.