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基于社区和信任网络的推荐模型的研究的任务书
任务书
任务名称：基于社区和信任网络的推荐模型的研究
任务背景：
随着互联网的发展，网站上的信息越来越多，用户所面对的信息量也越来越大，准确地找到符合自己需求的信息越来越困难。个性化推荐是解决这一问题的有效方法。随着社交网络的发展，建立用户社交关系网络和信任关系网络，能够更加准确地推荐符合用户需求的信息。因此，本研究将基于社区和信任网络的推荐模型展开研究。
任务目的：
本研究的目的是构建一种基于社区和信任网络的推荐模型，用于提供个性化推荐服务。通过分析用户间的社交关系和信任关系，对用户的兴趣和需求进行预测和推荐，能够提高推荐精度，更好地满足用户需求。
任务内容：
1、调研目前个性化推荐领域的研究现状，包括基于协同过滤的推荐系统、基于内容的推荐系统、混合推荐系统等不同类型的推荐算法，并分析这些算法的优缺点。
2、构建社交关系网络和信任关系网络。社交关系网络是指用户之间的社交关系网络，包括用户间的好友关系、关注关系等。信任关系网络表示用户间的信任关系，比如用户A可以信任用户B的某些评价或推荐。通过分析用户的社交关系和信任关系，对用户进行群体划分，建立用户的社区关系网络和信任关系网络。可以采用社群发现算法来进行社区探测。
3、设计基于社区和信任网络的个性化推荐模型。根据用户的社交关系和信任关系，对用户进行社区划分，可以考虑利用社区属性构建用户特征，采用基于用户属性的推荐算法。在此基础上，采用信任关系和社交关系来构建推荐模型，以提高推荐精度。
4、实现基于社区和信任网络的推荐算法。根据设计好的推荐模型，利用推荐系统开发技术实现对应的推荐算法。可以采用Python或Java等语言进行开发，也可以利用已有的开源推荐系统框架来进行开发。
5、对基于社区和信任网络的推荐模型进行性能评价。通过实验验证推荐模型的性能，包括推荐准确率、召回率、覆盖率等指标，评价该模型的推荐效果。
任务完成标准：
1、完成对个性化推荐领域的研究现状的调研，形成详细报告；
2、构建用户社交关系网络和信任关系网络，并利用社群发现算法对用户进行社区分割；
3、基于用户社区和信任关系设计出推荐模型，包括采用社区属性构建用户特征、采用信任关系和社交关系构建推荐模型等；
4、实现基于社区和信任网络的推荐算法，并验证其性能；
5、形成详细的研究报告，包括研究内容、方法、结果等，并对推荐模型的优化方案和展望进行探讨。
任务时间安排：
本研究的时间安排为两个月，按照如下进度进行：
第一周：调研个性化推荐领域的研究现状，形成调研报告；
第二周：收集用户数据样本，包括社交关系和信任关系数据等；
第三周：构建用户社交关系网络和信任关系网络，并利用社群发现算法对用户进行社区分割；
第四周：对用户属性进行特征提取和分析，并进行预测模型设计；
第五周：实现基于社区和信任网络的推荐算法，包括数据预处理、特征工程、模型训练等；
第六周：对基于社区和信任网络的推荐模型进行性能评价和验证；
第七周：对研究结果进行分析和总结，形成详细的研究报告；
第八周：对研究结论进行讨论和展望，并进行报告撰写。
参考文献：
[1]RicciF,RokachL,ShapiraB,etal.Introductiontorecommendersystemshandbook[J].Springer,2015.
[2]李冬冬,崔德霞,杨俊,等.基于社交网络的个性化推荐算法综述[J].计算机学报,2015,38(10):1961-1989.
[3]李启强.基于信任网络的社区信任协同过滤推荐算法研究[D].惠州学院,2017.
[4]雷燕,刘丽.信任关系下的社区划分及个性化推荐[D].河南工业大学,2017.