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基于用户购买记录挖掘的改进协同过滤推荐研究的任务书
任务书
任务名称：基于用户购买记录挖掘的改进协同过滤推荐研究
任务描述：
我们现在生活的时代是信息爆炸的时代。千万种不同的商品和服务通过各种途径和渠道向我们展示和传递，每个人都面临着与其相关的巨大信息量。这给商品和服务的推广和销售带来了很大的困难。
在这个信息大爆炸的时代层，推荐系统被广泛应用于不同的应用场景，如电子商务，社交网络和文本媒体等。受协同过滤算法的影响，推荐系统已经成为了推荐引擎中一个重要的组成部分。协同过滤算法是一种基于用户提供的历史记录(如购买记录、浏览记录、评分记录等)来寻找相似用户和推荐相似商品的算法，在推荐系统中应用广泛，且非常有效。
然而，传统的协同过滤算法存在着一些缺陷。一个常见的情况是，当一个新用户加入到系统中时，由于缺少其购买历史记录，现有的协同过滤算法不能够为新用户提供准确的推荐项。因此，如何在协同过滤算法中成功地应对this新的业务场景，使其能够成功地推荐新用户，是一个非常重要的问题，值得我们进一步深入研究。
在这个任务中，我们将探索一种新的改进协同过滤推荐方法，该方法利用用户购买历史记录来解决新用户问题。具体来说，我们将使用购买历史记录，以计算不同用户之间的相似度，并使用该相似度来计算对于新用户可能最感兴趣的商品的推荐项。我们还将研究如何使用不同的相似度度量方法来增强推荐的精度。
任务目标：
1.探索如何利用用户购买记录来解决协同过滤推荐中的新用户问题。
2.研究不同的相似度度量方法，以加强推荐的准确性。
3.在实际的购买数据集上测试改进的协同过滤推荐系统，以证明其能够成功地解决新用户问题，并具备较高的推荐准确性。
任务步骤：
1.系统地研究现有的协同过滤算法，并分析其适用场景以及存在的问题。
2.设计和实现我们的改进协同过滤算法，并确定使用的相似度度量方法。
3.在公开的购买数据集上进行测试，并评估改进的推荐算法的性能。
4.分析测试结果，并进行系统性的比较研究，以获得应用改进算法的最佳推荐结果。
5.撰写并提交相关的技术报告及实验结果。
任务具体要求：
1.系统地研究和了解协同过滤算法，掌握其思想和适用场景。
2.研究现有的相似度度量方法，分析各种方法的优缺点，并确定使用的相似度度量方法。
3.实现改进的协同过滤算法，并使用所选择的相似度度量方法。
4.在公开的购买数据集上进行测试，并比较测试结果，以评估新算法的性能。
5.撰写相关技术报告，包括算法设计、实现和测试结果等，并填写相应的表格、图表和其他说明。
6.解释在技术报告中实现算法的目的，描述改进的算法的主要特点，并讨论实验结果。
任务提交要求：
1.所有源代码文件，已应用国际通用编码格式，并符合规范性和易读性要求。
2.技术报告和实验结果，应以文本格式编写，并能在常用的文本编辑器中打开。
3.在技术报告中，必须包含以下内容：算法流程图、实验结果和代码注释，并以可接受的您的信息技术研究论文为基础。
任务时间安排：
1.任务启动时间：本任务从立项之日起开始，并在3-5天完成预研报告。
2.任务设计和实现：设计和实现从预研报告通过后紧接着展开，时间分别是4-5周。
3.测试和结果分析：测试和结果分析在设计和实现结束时进行，时间为1-2周。
4.报告编写和提交：报告编写和提交在测试和结果分析完成后展开，时间为1-2周。
预算:
本项任务的预算为2000美元。
参与人：
本项任务需要至少两名专业人员参与。其一具有机器学习和数据挖掘的基础知识，具有研究推荐系统的经验；其二具有良好的编程技能，有能力实现新算法并测试实验结果。任务负责人将协调他们的协作并在规定时间内完成任务。
计划时间和交付：
根据项目的估计，这个项目需要大约7-9周的时间来完成。第一阶段的交货时间为立项后3-5个工作日。最后结果和报告的提交时间为任务完成后的10-14天内。
结论：
本任务将基于用户购买记录挖掘的改进协同过滤推荐系统研究。我们将探索如何利用购买历史记录进行相似度度量，并研究不同的相似度度量方法，以提高协同过滤推荐的精度。通过在公开购买数据集上进行测试和结果比较分析，我们将验证所提出的改进算法的性能和优越性。