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面向用户兴趣的Web搜索策略的研究与实现的任务书
任务书：面向用户兴趣的Web搜索策略的研究与实现
任务内容：
随着互联网的迅速发展，Web搜索已经成为了人们获取信息的重要方式。在传统的Web搜索中，用户通过输入关键词进行搜索，搜索引擎会根据关键词的匹配度来返回结果。但是，随着信息爆炸的时代到来，单纯的关键词搜索已经无法满足人们的需求。因此，本次任务的目标是研究面向用户兴趣的Web搜索策略，并对其进行实现。
任务要求：
1.掌握相关的研究方法与技能，能够熟练使用Python等编程语言。
2.深入研究用户兴趣推导的基本原理，包括用户兴趣特征表示、用户兴趣模型的构建等。
3.学习现有的面向用户兴趣的Web搜索算法，包括基于兴趣模型的搜索算法、基于用户行为的搜索算法等。
4.了解并掌握Web搜索引擎的相关技术，包括网页爬取、网页索引、查询处理、排名算法等。
5.实现面向用户兴趣的Web搜索引擎，能够根据用户的查询意图、用户兴趣特征等多方面信息进行信息检索。
任务分工：
本次任务将由两名团队成员合作完成，分工如下：
1.团队成员1：负责用户兴趣模型的构建与优化，采集用户的行为数据，将数据转化为用户兴趣特征，建立用户兴趣模型。
2.团队成员2：负责Web搜索引擎的设计与实现，包括网页爬取、网页索引、查询处理、排名算法等。
任务进度安排：
1.第1周：学习相关的基础知识，并确定任务细节与任务分工。
2.第2周-第4周：团队成员1根据需求采集用户数据，建立用户兴趣模型。团队成员2根据需求研究Web搜索引擎的相关技术，并完成网页爬取任务。
3.第5周-第6周：团队成员2完成网页索引任务，并继续完善Web搜索引擎的功能。团队成员1根据需求优化用户兴趣模型。
4.第7周-第8周：团队成员2完成查询处理与排名算法的实现，并对Web搜索引擎进行测试与优化。团队成员1根据需求对用户兴趣模型进行测试与评估。
5.第9周-第10周：完成任务总结与报告的撰写。评估任务完成情况，并进行任务总结。
任务成果：
1.完成面向用户兴趣的Web搜索策略的研究与实现，能够对多方面信息进行信息检索。
2.完成任务总结与报告的撰写，总结任务成果与经验。
3.获得团队成员共同的实践经验，提升相关技能与知识水平。
任务评价：
任务完成情况将综合考虑团队成员的任务进度、任务质量、任务结果等方面因素，评定分值。
参考分值分配如下：
1.项目计划与分工的合理性：10分。
2.关键技术的掌握程度：20分。
3.任务效果与结果的满意度：30分。
4.报告撰写与任务总结的质量：20分。
5.团队协作与合作能力的表现：20分。
任务参考文献：
1.Z.Chen,H.Wen,Q.You,etal.,“APersonalizedWebSearchMethodBasedonUserInterests,”Proceedingsofthe17thACMInternationalConferenceonMultimedia,2009,pp.1019-1022.
2.Q.Zhang,J.Liu,etal.,“UserInterestModelingforPersonalizedWebSearch,”Proceedingsofthe33rdACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval,2010,pp.32-39.
3.X.Li,X.Zhang,etal.,“AUnifiedApproachtoModelingUserInterestsandPredictingQueryIntentviaSocialMedia,”Proceedingsofthe37thAnnualACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval,2014,pp.385-394.