基于预测评分的优化相似度的协同过滤推荐算法研究的任务书.docx

基于预测评分的优化相似度的协同过滤推荐算法研究的任务书
任务书
任务名称：基于预测评分的优化相似度的协同过滤推荐算法的研究
任务目标：
随着互联网技术的发展，我们现在面临的一个最大的挑战就是信息爆炸。如何在众多的信息中，为用户寻找到最符合他们兴趣的信息，成为了推荐系统研究的核心问题。协同过滤推荐算法被广泛使用，但是传统协同过滤算法在解决数据稀疏性、冷启动、倾向性等问题时存在着严重的困难。因此，需要对传统协同过滤算法进行优化，以提高推荐结果的准确性和效率。
本任务将研究基于预测评分的优化相似度的协同过滤推荐算法，旨在提高推荐系统的性能，并且使用户得到更好的推荐策略和服务。（提高用户体验）
任务描述：
1、研究传统协同过滤算法的原理；
2、分析传统协同过滤算法在解决数据稀疏性、冷启动等问题时存在的困难；
3、研究基于预测评分的相似度度量算法；
4、构建协同过滤推荐算法模型，应用于电商、社交、音乐等领域；
5、评估所提出的算法在推荐效果和推荐耗时的改进上的实验效果；
6、撰写相关论文，以期在推荐系统领域取得一定的进展。
任务分工：
1、负责研究传统协同过滤算法的原理和应用场景，撰写基础理论部分的文献综述；
2、负责分析传统协同过滤算法在解决数据稀疏性、冷启动等问题时存在的困难；
3、负责研究基于预测评分的相似度度量算法，探索其在推荐系统中的应用；
4、负责构建协同过滤推荐算法模型，完成代码实现，并在特定领域中应用；
5、负责设计实验场景和实验方法，进行实验测评，评估所提出的算法的实现效果；
6、负责论文的撰写和修改，并讲解和汇报研究成果。
任务时间安排：
本任务的起始时间为2022年1月1日，终止时间为2022年12月31日，共计12个月。
具体分工安排（以月为单位）：
第1-2个月：完成对传统协同过滤算法的讲解和数据分析研究，完成基础理论部分的文献综述；
第3-4个月：深入探讨传统协同过滤算法面对数据稀疏性、冷启动等问题的困难，并思考解决办法；
第5-6个月：对研究现状中较为优秀的预测评分相似度度量算法进行探究和研究；
第7-8个月：构建协同过滤推荐算法模型，先在电商领域中进行应用；
第9-10个月：设计实验场景和实验方法，针对本文提出的算法进行实验测评，评估算法的实现效果；
第11-12个月：撰写论文，并进行修改和编辑；
任务预算：
任务预算总额为100,000元。主要包括人员费用、设备费用、材料费用三项。
人员费用：
共招募5名具有推荐系统、机器学习、算法分析经验的研究人员，每月工资2万，计划任务执行时间为12个月，共计120万。
设备费用：
购买10台服务器，单价5万元，共计50万元。
材料费用：
包括实验材料、电脑配件、论文发表费用等，共计30万元。
任务组织：
本任务设主任1名，负责指导任务的实施，处理任务组织过程中遇到的问题。主任由推荐算法领域的知名专家担任。
本任务设5名研究人员，负责具体的论文研究和实验工作，细化任务目标，完成实验数据的处理和分析等。
本任务设1名进度管理员，负责任务的时间安排和考核。
本任务的实施机构为某互联网公司的推荐算法实验室，提供实验支持和场地。
任务考核：
每个月进行一次考核，以确保任务进度和进展。考核方式主要有：每周询问进度、每月组织进度会议汇报任务进展情况、定期进行总结和评估。任务完成后，组织同行专家对整个研究成果进行评估，并撰写报告。透明公开的考核过程，将有利于任务的顺利进行和研究目标的完成。