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用户兴趣模型建模方法研究的任务书
一、研究背景
近年来，伴随着互联网的快速发展，人们对大数据资源的需求越来越迫切，而用户兴趣模型的建模方法则成为应用大数据资源的重要前提。用户兴趣模型是指通过对用户在互联网上的行为数据进行分析和挖掘，构建出反映用户兴趣和行为特征的模型，为推荐系统、精准营销等应用提供数据支撑。
二、研究目的
本研究旨在探讨用户兴趣模型建模方法，具体包括以下方面：
1.了解用户兴趣模型的相关概念、性质和应用场景；
2.探讨用户行为数据的采集、存储和处理方法，包括数据预处理、特征选择等；
3.研究用户兴趣模型的算法，包括基于规则、基于协同过滤、基于主题模型等方法，分析各种方法的优缺点和适用场景；
4.建立用户兴趣模型，并应用于用户个性化推荐等场景中，对模型的准确性和实用性进行评估。
三、研究内容
1.用户兴趣模型的研究概述
2.用户兴趣模型数据预处理方法的研究
3.基于规则的用户兴趣模型研究
4.基于协同过滤的用户兴趣模型研究
5.基于主题模型的用户兴趣模型研究
6.用户兴趣模型的应用场景分析
7.用户兴趣模型实验与评估
四、研究方法
本研究将采用文献调研和实验研究相结合的方法，具体包括以下步骤：
1.收集和整理用户兴趣模型的相关文献和研究成果，对其进行分类和分析，形成研究综述；
2.选取适当的用户行为数据，对数据进行预处理和特征选择；
3.实现基于规则、协同过滤和主题模型的用户兴趣模型算法，并对模型进行测试和优化；
4.应用用户兴趣模型于个性化推荐等场景中，对其准确性和实用性进行评估。
五、研究进度计划
第一年：
1.文献调研和研究综述；
2.用户行为数据采集和预处理方法的研究。
第二年：
1.基于规则、协同过滤和主题模型的用户兴趣模型算法研究；
2.用户兴趣模型实验与评估。
第三年：
1.用户兴趣模型应用场景分析；
2.研究总结和论文撰写。
六、研究成果
1.掌握用户兴趣模型建模方法的基本理论和技术；
2.提出一种具有一定实用性和准确度的用户兴趣模型建模方法；
3.发表3篇学术论文。
七、参考文献
1.张宇等.基于用户行为数据的个性化推荐算法综述[J].计算机科学,2020,47(4):161-167.
2.YuanY,vonHanxledenR,EffelsbergW.Userinterestmodelingforpersonalizedsearch[C]//Proceedingsofthe2013IEEE/ACMInternationalConferenceonAdvancesinSocialNetworksAnalysisandMining.ACM,2013:124-128.
3.PasupuletiS,TaoX,ReganT,etal.Userinterestmodelandqueryexpansion:Acasestudy[C]//Proceedingsofthe2016ACMInternationalConferenceontheTheoryofInformationRetrieval.ACM,2016:397-400.
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