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一种基于任务的群体感知模型的研究与实现的任务书
任务书：一种基于任务的群体感知模型的研究与实现
背景：
随着互联网和智能移动设备的普及，人类社会互联网和社交媒体的交互日益增加。群体感知是指利用互联网信息技术和智能设备收集、分析和利用大量分散式的、异构的、非结构化的社会媒体信息来推断群体的态度、情感、需求和行为等信息。在各个领域中，群体感知都有着广泛的应用，如商业、政府、医疗和社会服务等领域。而当前的群体感知模型大多是基于数据集合、数据挖掘和机器学习方法，非常依赖于数据量的大小和数据的质量。
任务：
本项目的任务是研发一种基于任务的群体感知模型，该模型能够结合任务需求、人物价值和情感因素等综合信息，灵活地构建群体感知模型，提高群体感知的精度和效率。具体任务如下：
1.了解当前群体感知模型的发展现状，分析其优缺点和存在的问题。
2.研究现有的基于任务的群体感知模型，分析其原理和优势，探索其在实际应用中的作用。
3.提出一种新的基于任务的群体感知模型，该模型要求结合任务需求、人物价值和情感因素等综合因素，并能够自适应地根据不同需求进行优化。
4.实现该模型，并进行有效性测试，验证其群体感知的精度和效率程度。
5.从应用层面评估模型的应用前景，探索其在商业、政府、医疗和社会服务等领域的应用可能性。
要求：
1.研究者应有较强的计算机科学基础，熟悉数据挖掘、机器学习等相关技术。
2.具有扎实的编程功底，熟悉Python等相关编程语言。
3.熟练掌握各种数据分析和处理方法，并能够熟练运用相关软件和工具。
4.具备良好的沟通、团队合作和项目管理能力。
5.具备一定的学术研究和论文发表经验者优先。