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基于文本挖掘的APP推荐系统研究的任务书
任务书
一、任务概述
本文将研究基于文本挖掘的APP推荐系统，通过分析用户使用行为和用户产生的文本信息，对用户进行个性化推荐。该推荐系统的目的是为用户提供更符合其兴趣和需要的APP，降低用户的APP使用成本，提高用户满意度。
二、任务目标
1.构建一个基于文本挖掘的APP推荐系统，该系统能够自动识别并分析用户使用行为和用户产生的文本信息。
2.基于用户使用行为和文本信息，对用户进行个性化推荐，为用户提供更符合其兴趣和需要的APP。
3.通过研究用户使用行为和文本信息的关系，提高APP推荐的准确率和用户满意度。
三、任务内容
1.数据采集：采集用户使用APP时产生的行为数据和产生的文本信息数据。行为数据包括用户下载、安装、卸载、启动和使用APP的时间和频率等信息。文本信息包括用户对APP的评价、评论、反馈等信息。
2.文本挖掘：通过文本挖掘技术对用户的文本信息进行自然语言处理、特征提取和分析。
3.数据处理：将用户使用行为数据和文本信息数据进行预处理和清洗，剔除无效数据和异常数据，将数据转换为可用于推荐的数据。
4.模型建立：基于用户使用行为和文本信息，建立APP推荐模型。该模型将用户特征、APP特征和用户与APP的关系作为输入，生成推荐结果作为输出。
5.推荐系统实现：基于上述模型和数据处理结果，实现推荐系统。该系统能够自动分析用户使用行为和文本信息，为用户提供个性化的APP推荐。
四、任务方案和时间安排
1.任务方案：
（1）数据采集：采集用户使用行为数据和文本信息数据，时间为1周。
（2）数据处理：对采集到的数据进行预处理和清洗，时间为1周。
（3）文本挖掘：通过文本挖掘技术对用户的文本信息进行自然语言处理、特征提取和分析，时间为2周。
（4）模型建立：基于用户使用行为和文本信息，建立APP推荐模型，时间为2周。
（5）推荐系统实现：基于上述模型和数据处理结果，实现推荐系统，时间为2周。
（6）实验测试与结果分析：对推荐系统进行测试和结果分析，时间为1周。
2.时间安排：
任务开始日期：2022年6月1日
任务结束日期：2022年8月1日
五、参考文献
1.LiuB.SentimentAnalysisandOpinionMining[M].Morgan&ClaypoolPublishers,2012.
2.AggarwalC.C.TextMining:TheoreticalAspectsandApplications[M].Springer,2012.
3.WittenIH,FrankE.DataMining:PracticalMachineLearningToolsandTechniques[M].MorganKaufmann,2016.
4.王雄飞,肖国华.基于用户行为数据和文本数据的App推荐系统研究[J].计算机研究与发展,2014,51(10):2293-2302.
6.4.拓展阅读
1.JY.Boost:AJointBoostingMethodforTextClassification,NamedEntityRecognitionandPart-Of-SpeechTagging.ProceedingsoftheEuropeanConferenceonMachineLearningandPrinciplesandPracticeofKnowledgeDiscoveryinDatabases(ECML/PKDD2009),pp.282–297,2009.
2.BingLiu.WebDataMining:ExploringHyperlinks,Contents,andUsageData.[J].Springer,2007
3.HuangW,WuG,ZhouH,etal.Buildinglarge-scaleandintelligenthumanbehaviormodels[J].ProceedingsoftheIEEE,2019,107(4):789-811.