基于情境感知的移动终端推荐系统研究的任务书.docx

基于情境感知的移动终端推荐系统研究的任务书
一、研究背景和意义：
随着智能手机和移动终端的普及，人们在移动的时候越来越多地使用移动终端完成各种任务，如购物、娱乐、社交等。由于移动终端在使用上具有便携、轻量、易用、实时等特点，因此推荐系统在移动端应用具有广泛的应用场景。
传统的推荐系统主要基于用户历史行为和偏好来推荐商品或服务，但这种基于历史的推荐系统在移动端应用上存在许多问题，如用户经常更换设备，历史数据不够准确，而且移动终端在实际使用中由于不同的环境和时间的变化，同一用户在不同情况下的需求，或许是不同的。这种情况下，基于情境感知的移动终端推荐系统就显得更具可靠性和实用性。
因此，本次研究的意义在于探究如何在移动终端上构建基于情境感知的推荐系统，为移动用户提供更加准确、贴心的服务体验，提高移动终端推荐系统的可靠性和用户体验。
二、研究的任务：
1.分析移动终端上的推荐系统状况，比较目前常用的推荐算法，并总结其优缺点，研究基于情境感知的推荐系统的理论基础。
2.根据用户使用移动终端的情境，构建基于深度学习的情境感知模型，结合使用者的当前位置、行为、文本上下文等多种信息，建立推荐算法模型，实现个性化的细致推荐。
3.开发基于情境感知的移动推荐系统原型，并设计实验，从用户使用效果和用户操作体验等方面进行测试和验证，分析评估推荐系统的可行性和实用性。
4.撰写论文，在总结所得成果的基础上，对基于情境感知的移动终端推荐系统进行深入探讨，分析已实现的论文的优缺点及不足，提出改进方案和调研方向，为相关领域的研究提供新的思路和方法。
三、研究的计划安排：
本研究计划时间为一年，按下列计划安排开展：
第一阶段：调查和调研
时间安排：1个月
任务内容:
1.调查分析移动终端上的推荐系统状况，比较目前常用的推荐算法，并总结其优缺点；
2.阅读相关文献，研究基于情境感知的推荐系统的理论基础和研究热点。
第二阶段：模型设计和算法实现
时间安排：6个月
任务内容：
1.根据用户使用情境，构建基于深度学习的情境感知模型，建立基于情境的推荐算法模型；
2.实现基于情境的推荐算法，进行数据测试和算法优化，验证算法的可行性和实用性。
第三阶段：系统设计与实现
时间安排：4个月
任务内容：
1.设计基于情境感知的移动推荐系统原型，实现基于情境的推荐算法的集成和应用；
2.设计相关使用界面和交互逻辑，结合人机交互的原则,实现用户友好的操作体验。
第四阶段：系统测试和论文撰写
时间安排：1个月
任务内容：
1.对基于情境感知的移动终端推荐系统原型进行测试和评估，分析评估推荐系统的可行性和实用性；
2.撰写论文，总结所得成果和研究收获，提出改进方案和思路，突出研究创新点和贡献。
四、研究成果：
1.基于情境感知的推荐模型，能够根据用户在使用移动终端的情况下推荐更符合其需求的商品和服务。
2.基于情境感知的移动终端推荐系统原型，能够提供更加贴心和准确的服务体验，提高移动终端推荐系统的用户体验。
3.论文发表在《计算机应用》等相关学术期刊，或参加知名学术会议如CCF会议等，以及申请相关发明专利。