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基于用户情景感知的动态兴趣模型及其应用的任务书
任务书
一、研究背景与意义
目前，人们越来越依赖移动互联网和智能终端设备，其应用场景不断扩大。移动互联网应用的发展导致了人们对良好的用户体验的需求不断提高，其中动态兴趣模型的研究和应用逐渐受到人们的关注。动态兴趣模型是指通过对用户在线行为和信息获取习惯的监测，建立用户的兴趣模型，实现对用户个性化推荐服务。目前，动态兴趣模型已经广泛应用于个性化推荐、网络广告等领域。尽管已经有许多研究人员关注该领域，但如何基于用户情景感知创建动态兴趣模型及其应用，还有许多值得研究的问题。因此，本研究将重点关注如何基于用户情景感知创建动态兴趣模型及其应用的问题。
二、研究内容及目标
2.1研究内容
本研究将从以下三个方面展开：
（1）分析用户兴趣特点，探究用户行为和信息获取习惯对兴趣模型构建和用户满意度的影响，从而为用户情景感知提供支持。
（2）考虑用户的场景信息，利用场景信息的有关数据，与用户行为数据相结合，提高动态兴趣模型构建的效果。
（3）基于场景感知的用户动态兴趣模型实现推荐算法，提高推荐的个性化程度和推荐效果。
2.2研究目标
（1）建立基于用户情境感知的动态兴趣模型。结合用户行为数据，分析用户兴趣特点，构建用户兴趣模型，进而提高用户满意度。
（2）研究用户场景信息与兴趣模型的关系，提高动态兴趣模型的准确性和实用性。
（3）根据用户的场景信息，实现定向推荐服务，提高推荐的个性化程度和推荐效果。
三、研究方法
3.1数据收集和处理
通过开发兴趣、地理位置等方面的应用程序，利用移动设备、物联网、传感器等技术手段收集用户行为数据和场景数据。通过对数据预处理和清洗，提高数据的质量，为模型构建和数据分析提供有力保障。
3.2兴趣模型构建与分析
将数据进行分析、处理，建立用户兴趣模型，并通过模型分析，深入了解用户兴趣特点和信息获取习惯，为场景感知提供支持。
3.3场景分析与推荐算法实现
通过对场景的数据分析，实现基于场景感知的兴趣模型构建，使用数据挖掘等算法，实现兴趣模型的优化，提高个性化推荐效果和准确性。
四、预期结果与应用价值
本研究旨在建立基于用户情境感知的动态兴趣模型及其应用，使应用程序实现更灵活的个性化推荐以及更加精细的推送服务，从而提高用户体验和满意度，推动移动互联网应用的发展。具体成果和应用价值如下：
（1）建立基于用户情境感知的动态兴趣模型，能够更好地反映用户兴趣、需求和行为习惯，提高个性化推荐效果。
（2）采用场景感知的算法，更加准确、精细地进行个性化推荐，改善了用户才能满意度。
（3）将动态兴趣模型应用于实际场景，支持精准广告投放和产品推荐，促进商业和互联网应用的发展。
五、研究计划安排
1.研究方案论证，包括数据收集和处理、兴趣模型构建与分析、场景分析和推荐算法实现等
2.进行实验验证，测试模型的效果，分析模型的优缺点
3.根据实验结果调整和完善研究方案
4.写作研究成果并发表在相关学术期刊
5.撰写结题报告
六、参考文献
[1]孟令和,杨云,张新涛.基于兴趣点的餐饮类移动应用推荐县治研究[J].情报理论与实践,2018,41(4):158-163.
[2]Fu,X.,Yu,Y.,Niu,X.,etal.Asemanticlocation-awaremobilerecommendationsystem[J].PersonalandUbiquitousComputing,2017,21(1):79-88.
[3]Sperrle,F.,Hamari,J.,Keronen,H.,etal.Explorationofcontextandsituationalrelevanceinmobilerecommendations[J].InternationalJournalofHuman-ComputerStudies,2018,120(1):1-12.