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基于移动搜索用户关联的信息检索研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着移动设备的普及和互联网的发展，越来越多的用户使用移动设备进行信息搜索。与传统PC搜索不同的是，移动搜索用户往往具有更强的时效性和地域性，而且搜索行为其实质是一种个性化需求，具有用户的主观性和多样性。因此，针对移动搜索用户的信息检索研究具有重要的现实意义。
二、研究目的
本次信息检索研究的目的是探索移动搜索用户的特点和需求，分析用户搜索的关联信息，以提高信息检索的效率和准确性。
三、研究内容
1、移动搜索用户的特点和需求分析：
通过对移动搜索用户的特征进行深入分析，调研其使用移动设备进行信息检索的目的和频率，了解不同用户对搜索结果的需求和期望，探讨造成用户满意和不满意的原因。
2、用户关联信息检索算法的研究：
通过对用户搜索行为的分析和建模，设计和实现基于用户关联信息的信息检索算法，提高搜索准确率和效率。
3、移动搜索用户的搜索场景探索：
研究用户搜索场景的特点和差异性，针对不同的场景设计不同的搜索策略和推荐算法，提高用户的搜索效率和满意度。
4、移动搜索用户的行为模式分析：
对用户在移动设备上进行信息搜索的行为模式进行分析，例如搜索时间的分布、搜索关键字的热度等，从而提高搜索结果的准确度和满意度。
四、技术路线
1、移动搜索用户特点和需求分析：
通过问卷调查、用户访谈、网络数据分析等方式，收集移动搜索用户的信息，并运用统计学的方法进行数据分析。
2、用户关联信息检索算法的研究：
建立用户搜索行为模型，分析用户的搜索习惯和偏好，设计基于用户关联信息的搜索算法，实现搜索结果的个性化推荐。
3、移动搜索用户的搜索场景探索：
通过分析用户在不同场景下进行搜索的特点，建立搜索场景模型，并设计基于场景的搜索策略和应用推荐算法。
4、移动搜索用户的行为模式分析：
收集用户搜索行为数据，建立用户行为模型，探讨用户搜索行为的特点和规律，并寻找相关的规律模型。
五、预期成果
1、移动搜索用户调查报告：
呈现出移动搜索用户的特点、需求以及满意度分析等结果。
2、用户关联信息检索算法：
设计并实现一种高效、准确的信息检索算法，能够personalization地呈现搜索结果。
3、搜索场景模型：
研究针对不同场景的搜索策略和应用推荐算法，并通过场景模型来组织推荐。
4、用户搜索行为模型：
运用机器学习算法，对用户搜索行为进行模型建立和参数学习，了解用户的相关行为特征。
六、可行性分析
本项目是围绕移动搜索用户的特点和需求展开的研究，具有较为明显的现实意义。同时，研究内容积极探索不同维度上的实际应用，未来具有潜在商业价值。通过充分利用已有研究资源和开源组建，计划实现本主题研究任务书要求。
七、执行计划
1、调研阶段（1周）：
设计问卷、访谈用户、收集网络数据、推进数据分析等。
2、算法设计和实现阶段（8周）：
开发并实现基于关联信息的检索算法和针对场景的搜索策略和推荐算法。
3、自动化测试与验证、性能调试阶段（3周）：
对系统进行单元测试、综合测试和性能测试，保证其准确性和可靠性。
4、论文撰写和提交阶段（4周）：
根据实验结果撰写论文和技术报告，完成研究成果的总结和呈现。
八、参考文献
1、王绍强.基于移动搜索用户需求的信息检索研究[D].北京科技大学,2018.
2、孙立军.移动搜索用户的信息需求分析与个性化推荐研究[D].北京邮电大学,2018.
3、张志坚.基于用户兴趣模型的移动搜索推荐算法研究[D].北京邮电大学,2018.
4、李雪.基于场景的移动搜索推荐算法[D].北京邮电大学,2019.
5、Hassan-mohamedOmar.TheRoleofPersonalizationinMobileSearch:AnOverviewoftheStateoftheArt[M].SpringerInternationalPublishing,2019.