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基于上下文感知的手持设备用户习惯分类研究的任务书
任务书
一、背景
随着移动互联网的快速发展，手持设备已成为人们日常生活不可或缺的一部分。而手持设备用户的行为习惯对于移动应用的开发和用户体验有着非常重要的影响。因此，对手持设备用户行为习惯进行分类研究，对于提高移动应用的用户体验和开发过程的效率具有重要意义。
二、任务目标
本次研究的目标是基于上下文感知的手持设备用户行为习惯分类研究。具体任务包括：
1.通过调研文献和实地观察等方式，了解手持设备用户的常见行为习惯，例如使用时间、使用场景、操作手势等方面；
2.构建适当的数据集并采集手持设备用户的数据，包括用户的位置、时间、应用程序使用情况等等；
3.通过数据预处理、特征提取和分类模型搭建等手段，构建基于上下文感知的手持设备用户行为习惯分类模型；
4.对模型进行测试和评估，给出实验结果；
5.撰写最终报告。
三、调研方法
调研方法主要包括文献调研和实地观察。
1.文献调研：通过对相关文献的分析和评估，了解手持设备用户的行为习惯分类研究现状、研究方法、研究成果等；
2.实地观察：观察手持设备用户的常见行为习惯，例如使用场景、使用时间、使用频率、操作手势等，记录观察结果。
四、数据采集
数据采集需要获取手持设备用户的位置、时间、应用程序使用情况等数据。具体方法包括：
1.安装数据采集应用程序或调研工具，对用户进行数据采集；
2.依据数据隐私保护原则，对收集到的数据进行处理和去标识化；
3.将处理后的数据储存在数据仓库或云端服务器中，同时针对收集到的数据进行标注和整理，保证数据的质量和可用性。
五、数据处理和分析
1.数据预处理：对采集到的数据进行去噪、缺失值处理、异常值处理等预处理操作，确保数据质量和可用性；
2.特征提取：根据调研结果和数据分析，提取手持设备用户行为习惯的特征值，例如地理位置、应用程序使用时间、使用频率等特征，为模型训练做准备；
3.分类模型搭建：构建基于上下文感知的手持设备用户行为习惯分类模型，采用机器学习和数据挖掘技术等方法，进行模型选择、模型参数优化和模型训练。
六、实验评估
1.利用采集的数据集进行测试和评估，给出实验结果；
2.比较不同模型的效果，找到最优的模型，验证基于上下文感知的手持设备用户行为习惯分类的可行性和有效性。
七、报告撰写
根据实验结果，撰写包含以下内容的报告：
1.研究背景和意义的介绍；
2.文献调研和实地调研的结果；
3.数据采集、数据处理和分析的方法和结果；
4.分类模型的搭建和实现的方法和结果；
5.实验评估和结果分析；
6.总结和展望。