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基于个性化新闻推荐模型及算法的研究的任务书
任务书
任务名称：基于个性化新闻推荐模型及算法的研究
背景和意义：
新闻是人们获取信息、了解最新动态的一种重要途径，尤其在移动互联网发展的今天，新闻客户端广泛应用，成为人们获取新闻信息的主要渠道。然而，随着信息爆炸式增长，人们需要面对信息过载的问题，难以从海量的信息中快速找到自己感兴趣的内容。因此，新闻推荐成为了方便用户获取信息、提高用户体验的重要手段。
传统新闻推荐主要采用基于内容的推荐、社交网络分析、协同过滤等方法，但这些方法在推荐结果准确性、个性化等方面存在较大的局限性。针对这些问题，基于机器学习和深度学习的个性化推荐模型被提出，其能够根据用户兴趣、历史行为等信息，为用户定制个性化新闻推荐。这种推荐模型及算法在推荐准确性、用户体验等方面显著优于传统方法，具有重要的研究价值和实际应用价值。
任务目标：
本任务旨在研究基于机器学习和深度学习的个性化新闻推荐模型及算法。具体任务目标如下：
1.综述个性化推荐相关研究现状及发展趋势，分析现有方法的局限性和改进空间；
2.收集新闻推荐数据集，并对数据进行预处理和特征提取，为后续模型训练和评估做准备；
3.研究常用的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解等，并对这些算法进行综合比较与分析；
4.探索机器学习和深度学习算法在个性化新闻推荐中的应用，如SVD、SVM、神经网络等，设计合适的模型并进行实验验证；
5.实现新闻推荐系统原型，包括数据处理、模型训练与评估、推荐结果展示等功能；
6.对新闻推荐系统进行测试和评估，分析系统性能、准确性、推荐效果等指标，并提出改进意见。
任务计划：
本任务计划工作周期为3个月，具体计划如下：
第1-2周：阅读相关文献，了解个性化推荐的研究现状及发展趋势。
第3-4周：收集新闻推荐数据集，进行数据预处理和特征提取。
第5-6周：研究常用的推荐算法，进行比较与分析。
第7-8周：设计机器学习和深度学习算法模型，进行实验验证。
第9-10周：实现新闻推荐系统原型，包括数据处理、模型训练与评估、推荐结果展示等功能。
第11-12周：对新闻推荐系统进行测试和评估，分析系统性能、准确性、推荐效果等指标，并提出改进意见。
参考文献：
1.马晓龙,王强,李震.基于协同过滤的个性化新闻推荐系统研究[J].计算机工程与应用,2015,51(15):137-141.
2.祁宇彬,王志峰,谢广坤.基于深度学习的个性化新闻推荐算法[J].计算机科学与探索,2016,10(5):642-649.
3.涂桦,吴侦,任晓辉.一种基于内容和用户行为的个性化新闻推荐算法[J].小型微型计算机系统,2018,39(2):361-367.
4.李蒙蒙,刘哲,刘淼.基于深度神经网络的新闻推荐系统[J].计算机应用,2020,40(4):929-935.
5.张娇,孙晓平,张俊成.基于深度学习的个性化新闻推荐研究综述[J].公共管理学报,2020,17(1):128-138.