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基于用户兴趣模型的个性化搜索引擎研究的任务书
一、研究背景
现在随着互联网技术不断升级和发展，网民数量不断增加，各种应用软件和搜索引擎层出不穷，信息量也越来越多。因此，在这个大数据的时代，如何快速、准确地获取用户所需的信息成为了互联网企业的重点研究问题，而发展个性化搜索引擎成为了解决这个问题的有效途径之一。
目前，大多数搜索引擎都是基于词频的排序，而这种排序方法容易出现过度匹配或者收到频率高的词汇干扰的情况，搜索结果质量无法保证。因此，基于用户兴趣模型的个性化搜索引擎就应运而生。个性化搜索引擎可以根据用户的历史检索记录、浏览兴趣等信息，对用户进行兴趣分析，形成用户兴趣模型，然后根据用户兴趣模型给出更加精准和符合用户需求的搜索结果。
二、研究目的
本次研究主要目的是：
1.探讨个性化搜索引擎的发展现状和应用情况；
2.通过对比传统搜索引擎的优劣，分析及说明个性化搜索引擎的优势；
3.深入研究用户兴趣模型的构建方法，并针对不同的用户群体或搜索场景，对用户兴趣模型进行个性化化构建；
4.利用机器学习的方法，训练模型，对真实数据进行实验并进行分析和评估；
5.最终实现一个基于用户兴趣模型的个性化搜索引擎，验证其有效性和可行性。
三、研究内容和方法
本次研究的主要内容和方法如下：
1.个性化搜索引擎的发展现状和应用情况。本部分主要采用文献调研的方法，对个性化搜索引擎的研究现状和应用情况进行概述，梳理其发展历程和特点。
2.个性化搜索引擎与传统搜索引擎的优劣比较。本部分将个性化搜索引擎与传统搜索引擎进行对比，分析和说明个性化搜索引擎的优劣和适用场景。
3.用户兴趣模型的构建方法。本部分将介绍用户兴趣模型构建的方法，并以实际数据进行训练和验证；同时，针对不同的用户群体或搜索场景，对用户兴趣模型进行个性化化构建。
4.基于机器学习的个性化搜索引擎实现。本部分将实现一个基于用户兴趣模型的个性化搜索引擎的原型系统，并进行实际数据的测试和评估。
四、预期研究成果
1.对个性化搜索引擎的发展历程和研究现状进行概述和总结；
2.分析和说明个性化搜索引擎与传统搜索引擎的优劣和适用场景；
3.探究用户兴趣模型的构建方法，实现个性化化构建及机器学习的训练过程；
4.完成一个基于用户兴趣模型的个性化搜索引擎的原型系统，并进行实际数据的测试和评估。
五、研究经费和时间安排
本研究的经费预计为100万元，时间安排为2年。
六、研究团队和分工
本研究团队由3名博士生和2名硕士生组成，分别负责研究内容中的不同部分。研究团队成员分工如下：
1.负责文献调研和概述研究现状的博士生（1名）；
2.负责个性化搜索引擎与传统搜索引擎的优劣比较和分析的博士生（1名）；
3.负责用户兴趣模型的构建方法研究和原型系统实现的博士生（1名）；
4.负责数据处理、机器学习算法的应用和实验分析的硕士生（1名）；
5.负责系统设计、实现和测试的硕士生（1名）。