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基于标签的个性化信息推荐问题研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着互联网的快速发展，信息化时代的到来，信息已经成为我们生活中极其重要的一部分。然而，信息的数量庞大、种类繁多，使得用户很难快速准确地找到自己感兴趣的信息。因此，信息推荐系统的重要性越来越受到关注。
目前信息推荐系统大致分为基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐两种方式。但是，这两种方式都存在一些问题，例如：基于内容的推荐可能会产生用户兴趣狭窄、信息重复等问题；基于协同过滤的推荐则存在冷启动、数据稀疏等问题。
因此，本研究将探索一种新的信息推荐方式：基于标签的个性化信息推荐。相较于基于内容和协同过滤的推荐方式，基于标签的推荐方式具有数据可获得性高、模型可解释性强、用户兴趣广泛等优点，并且已经在一些领域取得较好的效果，例如音乐、视频领域等。因此，我们认为其具有扩展性和可应用性。
二、研究目的
本研究主要旨在探索基于标签的个性化信息推荐技术，解决现有信息推荐系统所存在的问题，并为提高信息推荐的精度和效率提供新的思路和方法。
三、研究内容和任务
1.研究基于标签的个性化信息推荐技术的理论基础和现有研究进展。
2.分析基于标签的推荐系统的核心问题，包括：数据处理、标签选择、标签权重计算、推荐方法等。
3.设计基于标签的个性化信息推荐系统的实现方案，并实现原型系统。
4.通过实验对所实现的系统进行测试，分析系统的推荐准确率、推荐速度等指标。
5.进一步改进系统，提高推荐准确率和效率。
四、研究方法
1.收集并阅读相关文献，研究基于标签的推荐技术理论和方法。
2.设计系统原型，包括数据收集、预处理、标签选择、标签权重计算、推荐方法等。
3.实现系统原型，并进行推荐效果测试。
4.根据测试结果改进系统，进一步提高推荐准确率和效率。
五、研究时间安排和进度表
1.第1-2周：收集相关文献，研究基于标签的推荐技术理论和方法。
2.第3-4周：设计系统原型，包括数据收集、预处理、标签选择、标签权重计算、推荐方法等。
3.第5-6周：实现系统原型，并进行推荐效果测试。
4.第7-8周：根据测试结果改进系统，进一步提高推荐准确率和效率。
5.第9-10周：编写论文并进行总结。
六、参考文献
1.林轲等.一种基于标签的新型推荐算法[J].计算机科学,2017(12):76-78.
2.马照亚.基于标签的个性化推荐研究综述[J].计算机与现代化,2018(06):33-35.
3.HanK,GongH,GaoJ.Tag-awarepersonalizedrecommendationusingahybriddeepmodel[C]//Proceedingsofthe26thInternationalConferenceonWorldWideWeb.2017:517-525.
4.ChenT,LiL,YangX,etal.Atag-basednewsrecommendationmethod[J].Neurocomputing,2015,151:786-793.
5.曹月,王波.基于标签的推荐算法及其在阅读推荐中的应用研究[J].电子文献学报,2016,34(5):31-38.