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主动兴趣管理中的扩展兴趣模型研究的任务书
任务名称：主动兴趣管理中的扩展兴趣模型研究
任务背景：
随着信息技术的快速发展，人们能够接触到的信息越来越丰富，但同时也带来了信息过载的问题。在此情况下，如何更好地管理个人的兴趣，选择适合自己的信息并减少信息冗余，成为了摆在人们面前的一道难题。因此，本研究旨在探索主动兴趣管理的方法，通过构建扩展兴趣模型，为人们提供个性化的兴趣管理方案。
任务描述：
本研究的目标是构建扩展兴趣模型，并探索其在主动兴趣管理中的应用。主要研究内容和任务如下：
1.文献综述：对相关领域的文献进行调研和综述，梳理已有的主动兴趣管理方法以及兴趣模型的研究成果，并分析其优缺点。
2.构建扩展兴趣模型：在现有兴趣模型的基础上，探索如何构建更加全面、细致的兴趣模型，包括但不限于兴趣分类、兴趣关联、兴趣权重等方面，并设计相应的算法实现。
3.实验设计与数据分析：选取典型案例，收集相关数据并进行实验，比较扩展兴趣模型与传统兴趣模型在兴趣推荐、信息筛选等方面的效果，对实验结果进行统计和分析。
4.系统实现：基于所设计的扩展兴趣模型，搭建一个兴趣管理系统原型，通过实际使用和用户反馈不断优化系统，提高系统的实用性和可操作性。
任务成果：
1.研究报告：详细阐述研究的背景、目的、方法、实验结果和结论。
2.扩展兴趣模型算法实现代码：包括扩展兴趣模型算法的Python实现代码和相关的数据处理和实验代码。
3.兴趣管理系统原型：以网页或APP形式呈现，提供兴趣管理功能，在系统运行过程中记录用户行为和反馈信息，用于优化系统。
任务周期：
本任务的周期为4个月，其中：
第1个月：文献综述和扩展兴趣模型的初步构建；
第2-3个月：实验设计、数据收集和分析，算法实现和系统搭建；
第4个月：研究报告撰写和最终提交。
预计任务所需资源（人员和设备）：
本任务所需的资源如下：
人员：负责人1名，研究员2名，开发人员1名。
设备：高性能计算机、数据存储设备、程序开发工具、云平台等。