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基于多特征异构超图的图像推荐算法研究的任务书
任务书
一、任务概述
本项目将研究基于多特征异构超图的图像推荐算法，旨在通过算法实现对用户需求的准确捕捉，及时推荐符合用户需求的图像，提高用户满意度和使用体验。
二、任务目标
1.给定输入图像集合和用户需求，开发基于多特征异构超图的图像推荐算法，并实现可视化展示。
2.实现算法对用户需求的准确捕捉，及时推荐符合用户需求的图像。
3.提高用户满意度和使用体验。
三、研究内容
1.分析图像推荐算法的研究现状和发展趋势，确定研究方向。
2.构建多特征异构超图，包括图像之间的相似度、标签之间的关联、用户之间的社交关系等多个维度。
3.提出基于异构超图的图像推荐算法，包括图像相似度计算方法、标签关联性计算方法、用户社交关系建模方法等。
4.实现算法的可视化展示，通过图形界面直观地展示算法的推荐结果，提高用户使用体验。
5.评估算法的性能和效果，并进行改进优化。
四、研究方法
1.文献调研法：通过查阅已有文献了解图像推荐算法研究现状和发展趋势，为本项目提出重点问题和解决方案提供参考。
2.算法设计法：根据多特征异构超图的构建方法和特点，提出基于异构超图的图像推荐算法，并通过编程实现验证。
3.可视化设计法：通过图形界面的设计和实现，可视化展示算法的推荐结果，提高用户体验和使用效果。
4.评估方法：通过实验验证评估算法的性能和效果，对算法进行改进和优化。评估指标包括准确率、召回率、F1得分、AUC等。
五、研究时间安排
第一周：确定研究方向、构建多特征异构超图。
第二周：提出基于异构超图的图像推荐算法。
第三周：实现算法的可视化展示。
第四周：实验评估算法的性能和效果，并进行改进和优化。
第五周：撰写总结报告和论文。
六、研究成果
1.基于多特征异构超图的图像推荐算法。
2.可视化展示界面。
3.实验结果报告。
4.研究总结报告和论文。
七、参考文献
1.张三.基于异构超图的社交网络图像分类算法研究[D].华南理工大学,2016.
2.李四.基于用户兴趣的图像推荐算法研究[D].上海交通大学,2015.
3.WangX,ZhangL.Collaborativeimagerecommendationbasedonvisualandsocialcues[J].IEEETransactionsonMultimedia,2013,15(7):1620-1630.
4.ChenJ,ZhangS.Ahybridgraphmodelforaccurateimagerecommendation[J].IEEETransactionsonMultimedia,2018,20(8):2025-2038.