基于可信度的推荐系统研究与实现的任务书.docx

基于可信度的推荐系统研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着互联网的不断发展，个性化推荐已成为了互联网中重要的一个部分，可信度提高了用户接受推荐的意愿，也提高了系统对用户需求的把握。因此，基于可信度的推荐系统成为了研究的热点问题。
二、任务目的
本研究旨在研究可信度理论与其在推荐系统中的应用，设计实现一个基于可信度的推荐系统，并根据实验结果进行分析和评价，提高推荐系统的可信度和准确性。
三、研究内容
1.可信度理论研究：了解和掌握可信度理论，对可信度的本质含义、评价方法、可信推理等进行研究。
2.推荐系统分析：对现有的推荐系统进行分析，了解他们的特点和优势。
3.基于可信度的推荐系统设计与实现：在了解了可信度理论的基础上，根据用户的历史行为、信任度、模糊度、兴趣度等构建评价体系，设计并实现基于可信度的推荐系统。
4.实验评价和分析：根据推荐系统实现的基础上，测试并对其进行评价和分析，得出推荐系统的可信度和准确性。
四、研究计划
1.第一阶段（1周）：调研可信度理论及其在推荐系统中的应用，撰写相关理论研究文献。
2.第二阶段（2周）：对现有的推荐系统进行分析，掌握推荐系统的研究现状。
3.第三阶段（2周）：根据可信度理论和推荐系统的分析，进行推荐系统的设计和实现，构建评价体系，完成系统建设和测试。
4.第四阶段（1周）：对实验结果进行评价和分析，总结研究结果、探讨研究的不足之处，并提出进一步改进的建议。
五、预期成果
1.研究报告：对可信度理论和推荐系统相关理论进行阐述，详细描述基于可信度的推荐系统的设计和实现过程，对实验结果进行分析和评价，总结研究结果。
2.软件实现：实现一个基于可信度的推荐系统，提供使用说明和测试数据。
六、研究参考文献
1.Massa,P.,&Avesani,P.(2006).Trust-awarerecommendersystems.InProceedingsofthe2007ACMconferenceonRecommendersystems(pp.17-24).
2.Jamali,M.,&Ester,M.(2010).TrustWalker:arandomwalkmodelforcombiningtrust-basedanditem-basedrecommendation.InProceedingsoftheFourthACMconferenceonRecommendersystems(pp.263-266).
3.Zhou,T.,Kuscsik,Z.,Liu,J.G.,Medo,M.,Wakeling,J.R.,&Zhang,Y.C.(2010).Solvingtheapparentdiversity-accuracydilemmaofrecommendersystems.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,107(10),4511-4515.
4.Yuan,Q.,Cong,G.,Ma,Z.,&Sun,A.(2015,August).Asurveyontrust-awarerecommendersystems.InProceedingsofthe2ndInternationalConferenceonWebIntelligence,MiningandSemantics(pp.1-9).
5.Ma,H.,Yang,H.,Lyu,M.R.,&King,I.(2009).SoRec:socialrecommendationusingprobabilisticmatrixfactorization.InProceedingsofthe17thACMconferenceonInformationandknowledgemanagement(pp.931-940).
注：以上文献仅供参考，具体文献可根据研究内容调整。