基于用户偏好关联规则挖掘的博客推荐系统的研究与实现的任务书.docx

基于用户偏好关联规则挖掘的博客推荐系统的研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景和意义
随着互联网的不断普及和发展，博客成为了人们发布个人观点、表达心声的重要平台，也为人们交流思想、分享经验提供了广阔的空间。然而，博客的数量和内容繁多，用户往往在众多博客中难以找到自己喜欢或需要的内容，造成了信息过载的情况。同时，博客也不同于搜索引擎，更多的是需要关注用户的个性化需求，因此需要推荐系统来提供便利。利用用户偏好关联规则挖掘方法进行博客推荐，可以可以更好地实现博客的个性化推荐和提高用户的满意度。
基于以上背景和意义，本任务将探讨基于用户偏好关联规则挖掘的博客推荐系统的研究和实现。
二、任务目标
1、了解并熟悉博客推荐系统的相关算法及其实现方法，掌握用户偏好关联规则挖掘的原理和实现方法。
2、构建博客推荐系统的数据模型和算法模型，实现模型的训练和测试，并进行实验验证。
3、根据实验结果对算法进行改进和优化，提高推荐系统的性能和准确率。
三、任务内容
具体任务包括：
1、调研相关领域的技术和实现现状，对算法和模型进行分析和评测。
2、构建博客推荐系统的数据模型，采集用户偏好数据进行分析和建模。
3、设计和实现基于用户偏好关联规则挖掘的博客推荐算法模型。
4、对所实现的算法和模型进行评估，并与现有算法和模型进行比较。
5、分析实验结果，优化和改进算法，提高博客推荐系统的准确率和性能。
四、任务要求
1、熟悉数据挖掘和机器学习算法，具有扎实的编程能力。
2、熟练应用数据分析工具，如Python、R等。
3、熟悉博客推荐系统的实现方法和技术，具有相关项目开发经验更佳。
4、有良好的英文读写能力，能够熟练阅读和理解英文文献。
五、完成要求
1、完成博客推荐系统的数据模型和算法模型设计和实现；
2、完成实验数据采集和处理、模型训练和测试等相关工作；
3、撰写报告，描述研究内容、方法和实验结果，撰写规范、流畅的论文；
4、完成代码和文献的管理和归档、提交报告和答辩。
六、参考文献
[1]李红顺.基于数据挖掘的个性化博客推荐研究[D].河南理工大学,2015.
[2]壮壮,王旭东,刘欣鑫.基于FPGrowth的博客推荐方法[J].计算机与数字工程,2018,46(7):1419-1424.
[3]孔令珂,雷和昌,刘毅.基于用户偏好关联规则的博客推荐算法[J].计算机科学,2017,44(12):249-252.