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基于情境感知的个性化电影推荐的任务书
一、任务描述
随着人们生活水平和科技水平的提升，越来越多的人开始选择观看电影作为放松娱乐的一种方式。为了让用户能够更加愉悦地享受电影，电影推荐系统应运而生。
然而，目前的电影推荐系统面临着许多挑战。传统的推荐系统只会考虑用户过去的电影观看历史和评分数据，而忽略了用户当前的情境与心理特征。事实上，用户在不同的时间，不同的地点，不同的情绪状态，对电影的需求也存在差异。无论是追求放松舒适，还是寻找刺激与挑战，都需要个性化的电影推荐。
因此，本任务书要求设计实现一种基于情境感知的个性化电影推荐系统，并测试其推荐效果。
二、任务要求
1.采集电影数据
使用爬虫等方式，采集电影相关的数据，需要包括电影信息、演员信息、导演信息、电影类型等内容。
2.人工标注电影情境信息
根据用户可能出现的情境，如孤独、疲倦、悲伤、快乐等等，为每部电影人工标注情境特征。
3.构建电影情境感知模型
利用相关技术手段，如机器学习、文本分类等方法，对标注的情境特征进行处理和分析，构建电影情境感知模型。
4.设计实现电影推荐算法
结合情境感知模型和用户过去的观看历史，设计实现个性化的电影推荐算法。推荐结果需要根据用户当前的情境特征进行筛选和排序。
5.测试推荐效果
利用离线测试或在线A/B测试等方式，对电影推荐系统进行测试，并分析测试结果。
6.编写任务报告
撰写任务报告，详细介绍电影数据采集、情境特征标注、情境感知模型构建、电影推荐算法设计和测试结果等内容。
三、报告要求
1.报告结构
本报告应包括以下内容：
（1）任务介绍；
（2）相关技术背景；
（3）电影数据采集；
（4）电影情境特征标注；
（5）电影情境感知模型构建；
（6）电影推荐算法设计与实现；
（7）推荐系统测试设计与结果分析；
（8）结论与展望。
2.报告要求
本报告应符合学术论文写作规范，字数不少于1200字。要求排版美观，图表清晰、简明，参考文献齐全，注重实用性和可读性。
四、参考文献
[1]石海，周卫华.电影推荐系统综述[J].计算机工程与设计，2017（01）：20-23.
[2]徐恒，袁淑华，马文进.基于Hadoop平台的电影推荐系统研究[J].计算机系统应用，2016（18）：30-36.
[3]张波，孙剑锋.基于用户情境感知的个性化推荐算法研究[J].计算机科学，2017（04）：84-87.
[4]陈考龙，刘振宇，肖良铁.基于SVD的电影推荐系统的研究及实现[J].计算机技术与发展，2019（12）：12-15.