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社交网络中基于用户特征的专家推荐研究的任务书
任务书
一、任务背景
社交网络作为人们日常生活不可或缺的一部分，用户被探索和连接的机会不断增加。在这个环境下，专家推荐技术在社交网络中变得越来越重要。通过专家推荐，用户可以找到和自己有共同爱好或工作领域的专家，建立联系、交流和学习。因此，实现基于用户特征的专家推荐，将对社交网络的发展和用户体验起到积极的作用。
二、任务目标
本次任务旨在设计一种基于用户特征的专家推荐方法。通过用户的历史行为和兴趣爱好等特征，挖掘出可能符合用户需求的专家，提供更加精准和个性化的推荐服务。并在社交网络实际应用中进行测试和优化。
三、任务要求
1.对现有专家推荐技术进行分析和比较，总结其优缺点，找出适合本任务的方法和技术。
2.设计和实现一套基于用户特征的专家推荐系统，能够根据用户不同的特征，提供不同的推荐服务。
3.进行实验和测试，对系统的推荐效果进行评估和分析。
4.对系统的优化和改进进行探讨和研究，提高系统的准确性、可用性和用户满意度。
5.写出任务报告，包括任务背景、目标、方法、实验、优化和展望等内容，不少于10页。
四、任务分工
1.组长：负责任务分配、进度管理、任务报告撰写和总体质量控制。
2.技术人员：负责专家推荐系统的设计和实现，以及实验和测试。
3.研究人员：负责分析和比较现有专家推荐技术，并参与系统的优化和改进。
五、任务时间
本任务计划完成时间为3个月，具体时间安排如下：
第1个月：完成任务分析、方法设计和系统框架。
第2个月：完成系统实现和测试，以及初步优化和改进。
第3个月：完成最终优化和改进，以及任务报告撰写和提交。
六、任务资料
1.相关论文、书籍和网页资料；
2.专家推荐系统相关软件和数据库；
3.开发环境和工具：Python、Java、MySQL、Linux等。
七、任务评价
本任务评价标准主要包括以下方面：
1.任务成果质量和效果；
2.任务报告质量和内容完整度；
3.合作完成度和个人表现；
4.任务完成进度和工作量。
任务完成后，根据标准对成员进行评分，取平均分作为最终评价结果。
八、任务承诺
任务完成后，提交任务报告和代码，同时，将在规定时间内完成指导老师对任务报告和代码的评审工作。如果任务完成进度不理想或无法按时完成任务，需提前向组长和指导老师报告并说明原因，同时将积极采取措施加以解决。
以上是本次任务书的具体内容和要求，希望大家认真阅读和理解，共同完成本次任务，为专家推荐在社交网络中的应用做出积极探索和贡献。