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科研人员推荐系统关键技术研究及实现的任务书
任务书
任务概述：
科研人员推荐系统是一种基于推荐算法的人员智能匹配系统，致力于为科研团队提供高质量、高匹配度的人员推荐服务。本研究项目旨在研究和实现科研人员推荐系统的关键技术，并建立其基本架构，为近期实现推荐系统的优良表现提供保障。
任务目标：
1.探究现有的推荐算法，包括但不限于协同过滤、基于内容过滤的推荐算法和深度学习推荐算法，以及它们的实现方式、优缺点及适用范围等。
2.根据系统的需要，结合论文发表年限、期刊等级、论文引用量、研究方向等因素，设计对应的人员匹配规则，并在数据集上进行验证。
3.基于所选的推荐算法，实现人员推荐系统，并加入用户界面与交互，包括注册、登录、完善个人信息、查看匹配结果等。
4.对于人员推荐系统的实现，进行相关性能测试、特征分布分析以及用户反馈分析，以确定其有效性与优化空间。
任务分解：
任务一：推荐算法的研究
任务描述：
1.1了解协同过滤、基于内容过滤的推荐算法和深度学习推荐算法的优缺点以及其适用范围；
1.2对比各个推荐算法的表现，并确定应用推荐算法的优先级；
1.3研究和分析各种算法的实现方法，确定如何将其运用于人员推荐系统中；
1.4完成算法研究的总结报告，做出以下的选择，并给出应用推荐算法的具体策略：
1.4.1所选推荐算法的具体实现方式；
1.4.2所选推荐算法的性能评价及评估指标。
任务二：人员匹配规则的设计
任务描述：
2.1研究国内外人员匹配规则的技术，确定人员匹配规则需要考虑的因素；
2.2以人员科研方向、年限、期刊等级、论文引用量等为数据集，运用所选算法设计人员匹配规则；
2.3对设计的人员匹配规则进行测试和验证，确保其有效性；
2.4完成人员匹配规则的总结报告，包括：
2.4.1确定的人员匹配规则因素和权重；
2.4.2所实现的匹配规则具体代码或伪代码。
任务三：人员推荐系统的实现
任务描述：
3.1结合前两个任务的结果，确定人员推荐系统的技术架构及具体实现流程；
3.2实现人员推荐系统的各项功能模块，包括注册、登录、完善个人信息、匹配结果查看等；
3.3设计、开发和维护人员推荐系统的数据库和用户交互界面；
3.4完成系统的测试和部署，并记录系统开发过程中的问题及解决方式；
3.5完成人员推荐系统的总结报告，包括：
3.5.1详细了解实现流程；
3.5.2准确的技术架构；
3.5.3能够验证和证明的系统测试数据集。
任务四：性能分析与用户反馈
任务描述：
4.1基于性能分析工具，对人员推荐系统的整体性能进行量化评估，包括响应时间、资源占用情况等；
4.2分析数据集的特征分布与冷启动问题；
4.3掌握用户反馈信息的收集、整理和反馈，及时完善人员推荐系统的改进建议；
4.4完成人员推荐系统的性能分析及用户反馈分析报告，包括：
4.4.1系统性能测试结果分析;
4.4.2数据集特征分布分析报告；
4.4.3用户反馈分析及优化建议报告；
4.4.4以数据支持的性能及用户参考指标。
时间和预算：
本研究项目预计时间为3个月，预算为20万元。其中，研发人员将占据项目预算40%。项目验收标准将基于人员推荐系统的运行质量，包括完成功能、安全性和性能。