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基于上下文背景感知的个性化推荐系统的任务书
一、任务背景
随着互联网及移动互联网的发展，人们越来越依赖网络获取信息和服务。而在网络信息中，推荐系统已经成为人们获取个性化信息的一种主要方式。个性化推荐系统根据用户的兴趣、历史行为等因素，将用户可能感兴趣的信息或产品推荐给用户。
然而，目前普遍的个性化推荐系统关注的是用户个人的兴趣，而忽略了用户所处的上下文背景。举例来说，用户在旅游出游时，对于一些地方的餐饮、住宿、交通方式等信息可能更感兴趣，而在日常生活中，则更关注商品、电影等方面的推荐。因此，为了更好地满足用户的需求，个性化推荐系统需要能够感知用户所处的上下文背景，提供与此背景相关的推荐服务。
二、任务目标
本任务的目标是设计一种基于上下文背景感知的个性化推荐系统，使其能够在用户所处的不同上下文环境下，为用户提供个性化的信息或产品推荐服务。
具体来说，本任务需要完成以下任务：
1.收集用户行为数据，建立用户兴趣模型：为了能够更好地理解用户的兴趣，需要从多个维度收集用户行为数据，比如用户访问路径、点击次数、购买历史、评价历史等数据，并根据这些数据建立用户的兴趣模型。
2.建立上下文背景模型：为了能够更好地感知用户所处的上下文背景，需要从多个维度收集上下文数据，比如用户所在位置、时间、天气等数据，并根据这些数据建立上下文背景模型。
3.设计个性化推荐算法：根据用户兴趣模型及上下文背景模型，设计一种针对用户个人的、基于上下文背景感知的个性化推荐算法，使其能够推荐与用户兴趣及上下文相关的信息或产品。
4.实现推荐系统的原型：根据上述任务，设计并开发一个推荐系统的原型，实现用户行为数据的收集、兴趣模型及上下文背景模型的建立、个性化推荐算法的实现等功能。
三、任务要求
1.收集用户行为数据至少包括用户访问路径、点击次数、购买历史、评价历史等方面的数据。
2.收集上下文数据至少包括用户所在位置、时间、天气等方面的数据。
3.设计并实现一个能够确保用户数据安全的用户管理系统，将用户的个人信息和行为数据进行分类管理。
4.根据用户行为数据，建立一个包含多个维度的用户兴趣模型。
5.根据用户所处的上下文背景数据，建立一个包含多个维度的上下文背景模型，可根据不同的应用场景建立不同模型。
6.根据用户兴趣模型及上下文背景模型，设计并实现一个基于上下文背景感知的个性化推荐算法，可应用于多种场景，如商品推荐、音乐推荐、新闻推荐等。
7.基于上述任务，设计并实现一个推荐系统的原型，具有收集用户数据、建立模型、个性化推荐等基本功能。
四、任务方案
1.用户数据收集与管理
采用分布式存储技术对用户数据进行存储，具体包括访问路径、点击次数、购买历史及评价历史等方面的数据。采用Hadoop分布式文件系统，以及关系型数据库等方式实现数据存储和管理，确保数据的安全性和可靠性。
2.上下文数据采集
采用手机APP定位技术、天气API、时间API等多种方式，获取用户所处的位置、天气、时间等上下文数据。
3.用户兴趣模型与上下文背景模型的建立
使用Python编程语言，利用机器学习算法，对用户数据收集和上下文数据进行分析，并建立用户兴趣模型和上下文背景模型。
4.推荐算法设计与实现
根据用户兴趣模型与上下文背景模型，基于协同过滤算法、基于内容的推荐算法、基于深度学习的推荐算法等多种方法，设计并实现一个基于上下文背景感知的个性化推荐算法。
5.推荐系统原型实现
使用Python编程语言，使用DjangoWeb框架作为后端技术，实现一个基于上下文背景感知的个性化推荐系统原型。在原型开发完成后，进行测试，对系统安全性和用户体验进行评估。
五、参考文献
1.基于上下文背景感知的个性化推荐系统设计与实现，罗清晨等，计算机与应用，2019年第3期，第684-686页。
2.个性化推荐算法研究综述，吴亦凡等，计算机科学，2018年第11期，第35-38页。
3.上下文感知的个性化推荐算法综述，邓佳瑜等，计算机工程，2020年第6期，第303-305页。