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基于上下文感知的智能服务推荐机制设计及实现的任务书
任务要求：
基于上下文感知的智能服务推荐机制是指利用用户的上下文信息，如位置、时间、社交关系等，结合用户的历史行为和偏好，以及服务的特点和需求，为用户提供个性化的服务推荐。本项目要求设计并实现一个基于上下文感知的智能服务推荐系统，能够根据用户的上下文信息和历史服务使用情况，推荐符合用户需求的服务。
任务内容：
1.设计并实现基于上下文感知的服务推荐算法：包括数据预处理、服务抽取、上下文特征提取、用户模型构建等步骤，用于实现个性化的服务推荐。
2.构建服务推荐系统：根据算法设计，实现服务的筛选、排序和推荐功能，并能够处理服务的注册、登录、查询等基本操作。
3.实现上下文感知功能：识别和分析用户的上下文信息，包括位置、时间、社交关系等，为用户提供更加个性化的服务。
4.评估推荐效果并提供度量：采用实验室实验和用户调研等方式，评估推荐系统的推荐效果，并采用合适的度量方法进行验证。
5.撰写设计文档和实现文档：详细描述算法的设计和实现过程，并提供系统的架构图和实现细节。
6.给出测试用例并执行测试：提供一些合适的测试用例，并通过系统测试，以确保系统的可靠性和效率。
7.提供使用说明和用户手册：提供系统的使用说明和用户手册，以供用户进行使用。
参考文献：
1.P.Wu,etal.Context-awareservicerecommendationusinglocation-basedapproach.IEEETransactionsonServicesComputing,2017,10(5):659-668.
2.C.Hu,etal.Contextualmodeladaptivepersonalizedservicerecommendationbasedonco-training.JournalofComputerResearch&Development,2016,53(8):1697-1707.
3.R.Zhou,etal.Acontext-awareservicerecommendationapproachbasedonuserbehavioranalysis.InternationalJournalofComputerApplications,2014,98(9):47-54.