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面向多场景的推荐算法研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着社交网络、移动设备、物联网等技术的快速发展，人们每天接收到海量的信息流，智能推荐系统在这种情况下逐渐成为人们获取信息、认知事物的重要途径。推荐算法作为智能推荐系统的核心技术之一，不断地进行着改进和优化，本次研究借鉴前人的经验，将研究重点放在面向多场景的推荐算法上，旨在提高推荐算法的效率和准确性。
二、研究目的
（1）研究各种推荐算法的优缺点，结合实际场景选择合适的推荐算法。
（2）了解目前比较流行的多场景推荐算法，并提高其分类准确率和推荐效率。
（3）分析推荐系统的评估指标和评估方法，评价多场景推荐算法的实际效果。
三、研究内容
（1）推荐算法的基本原理和分类方法，重点掌握基于协同过滤算法的推荐算法以及基于深度学习的推荐算法。
（2）多场景推荐算法的分类和研究现状。本研究将从用户、商品、平台等多方面考虑，寻找适合多场景下的推荐算法，如基于标签的推荐算法、基于知识图谱的推荐算法等。
（3）推荐系统的评估指标和评估方法的分析，重点掌握精度、召回率、覆盖率等推荐系统的评估指标以及交叉验证法、均方根误差等评估方法。
四、研究方法
（1）文献资料法。对各种推荐算法和多场景推荐算法进行系统性的收集和整理，分析其优缺点。
（2）实验法。结合实际场景和数据集进行多场景推荐算法的实验，分析其分类准确率和推荐效率。
（3）统计分析法。分析推荐系统的评估指标和评估方法，评价多场景推荐算法的实际效果。
五、预期成果
（1）本研究将就常用的多场景推荐算法进行系统的研究分析，提高其分类准确率和推荐效率。
（2）在实验过程中，验证本研究提出的算法在多场景下的实际效果，并给出明确的评价指标。
（3）最终形成一篇论文，对多场景推荐算法的研究进行系统总结，为相关领域的学者提供参考。
六、研究计划
（1）研究时间：2022年3月-2023年3月
（2）研究内容和任务：
任务①2022年3月-4月文献资料搜集和分析
任务②2022年5月-7月推荐算法的基本原理和分类方法的学习和调研
任务③2022年8月-11月多场景推荐算法的学习和实现
任务④2022年12月-2023年2月推荐系统的评估指标和评估方法的分析及实验
任务⑤2023年3月撰写论文
七、预算
本研究采用文献资料法、实验法和统计分析法相结合的方法，所需预算主要包括：
（1）实验所需硬件设备和软件：5000元
（2）出差、调研等费用：10000元
合计：15000元