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基于异构隐式反馈的推荐问题研究的任务书
任务书：基于异构隐式反馈的推荐问题研究
一、研究背景
现在，随着互联网的普及，推荐系统已经成为了各大电商平台和社交网络的重要组成部分，其能够实现个性化推荐，提升用户体验和购买率。同时，传统的推荐算法在处理稠密显式反馈数据时达到了较好的效果，但在处理稀疏和隐式反馈数据时效果不尽如人意。
异构隐式反馈是指不同类型的隐式反馈数据，如用户点击、收藏、购买、评论等，可以互相转化并参与推荐算法模型的训练，从而提高推荐效果。
因此，本项目旨在研究异构隐式反馈的推荐问题，通过深度学习和网络图模型等技术，提出一种有效的推荐算法模型，以提升推荐系统的效率和用户满意度。
二、研究任务
1.研究异构隐式反馈的概念和特点，整理相关文献和资料，深入分析其与推荐算法的关系。
2.统计和处理异构隐式反馈数据，构建以用户、物品和行为等为节点的异构图模型，分析图中的节点关系，提取不同特征。
3.利用深度学习算法，构建异构图嵌入模型，将异构图转化为低维向量表示，表征节点之间的相似度和联系，进一步提取特征。
4.基于异构图嵌入模型，提出一种有效的推荐算法模型，考虑用户兴趣漂移和物品流行度等因素，在相似度和联系的基础上为用户推荐物品。
5.针对提出的推荐算法模型进行实验评价，采用基于历史行为的评价方式，包括准确率、召回率、F1值等指标，对比其与传统推荐算法的效果差异。
三、研究目标
1.深入了解异构隐式反馈的推荐问题，并对其与传统推荐算法的区别和联系有更加深刻的理解。
2.建立基于异构图嵌入的推荐算法模型，在相似度和联系的基础上能够为用户推荐出更有可能感兴趣的物品。
3.基于实验评价，探究其与传统推荐算法的效果差异，进一步提升推荐系统的性能和用户满意度，促进电商平台和社交网络的发展。
四、研究计划
本项目预计用时16周，具体计划如下：
|时间节点|任务内容|完成情况|
|--------|--------|--------|
|第1-2周|调研文献，了解异构隐式反馈与推荐算法的关系||
|第3-4周|统计和处理异构隐式反馈数据，构建异构图模型||
|第5-6周|利用深度学习算法，构建异构图嵌入模型||
|第7-8周|提出基于异构图嵌入的推荐算法模型||
|第9-12周|实验评价与对比分析||
|第13-14周|编写论文和报告||
|第15-16周|论文和报告的修改||
五、研究资源
本项目所需的资源包括但不限于：Python编程环境、异构隐式反馈数据集、文献资料等等。
六、研究成果
本项目预计产出的成果包括：异构化图模型、异构图嵌入模型、基于异构图嵌入的推荐算法模型、论文和报告等。其中，基于异构图嵌入的推荐算法模型是该项目最重要的成果，其能够为现有的推荐系统提供更加准确和个性化的推荐服务，进一步提升用户的满意度和忠诚度，为电商平台和社交网络的发展注入新的动力。