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基于内容和协同过滤的混合模式推荐技术研究的任务书
任务书
任务名称：基于内容和协同过滤的混合模式推荐技术研究
任务描述：
在当前信息爆炸的时代，用户在面对庞大的信息时，往往难以找到自己真正需要的内容。推荐系统应运而生，为用户提供个性化的推荐服务。目前主要推荐技术有基于内容和协同过滤两种，它们各有优劣。基于内容的推荐系统可以通过分析用户的历史行为、喜好和兴趣等信息，来对新内容进行推荐；协同过滤的推荐系统则主要基于用户与用户之间的相似性，利用用户行为来推荐相关内容，但对新用户和新内容推荐效果较差。因此，将两种技术进行混合，可以充分发挥它们的优点，提高推荐精度和个性化程度，是研究的重要方向。
本研究拟开展基于内容和协同过滤的混合模式推荐技术研究，具体任务包括：
1.调研已有混合推荐系统技术，分析优缺点，总结经验；
2.基于内容的推荐系统技术研究，包括构建标签、文本挖掘、语义分析等关键技术；
3.基于协同过滤的推荐系统技术研究，包括相似度计算、领域扩展、算法优化等关键技术；
4.基于混合模式的推荐系统技术研究，将基于内容和协同过滤的推荐结果进行整合，提高推荐精度和个性化程度；
5.实验验证和结果分析，通过真实数据集进行实验验证，分析混合模式推荐技术与单一模式推荐技术的差异，以及对用户满意度和产品营收的影响。
任务目标：研发出基于内容和协同过滤的混合模式推荐技术，满足大规模数据和高精度的推荐需求。
预期结果：构建出基于内容和协同过滤的混合模式推荐系统，并通过实验验证其有效性和个性化程度，能够为信息爆炸时代用户提供更高效、个性化的推荐服务。
任务起止时间：2021年1月1日至2022年12月31日。
任务负责人：XXX。
研究经费：XXX元。