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基于上下文感知的个性化信息服务系统的研究与设计的任务书
任务书
一、任务背景及目的
近年来，随着移动互联网的普及和发展，个性化信息服务成为了人们获取信息和服务的主要方式之一。现有的个性化信息服务系统通常通过分析用户的历史行为、兴趣和偏好等信息来提供个性化的服务，但大多数系统只能根据用户个人信息和历史记录来进行推荐，无法充分利用当前环境和场景信息，而这些信息往往也对用户的行为决策和需求有很大的影响。
因此，本项目旨在研究和设计一种基于上下文感知的个性化信息服务系统，利用当前环境和场景信息来提高个性化服务质量，满足用户在不同情境下的需求。
二、任务内容和要求
1.研究和分析相关领域的现有技术和方法，了解个性化信息服务系统的发展历程和研究现状。
2.定义系统需求和功能，包括但不限于用户模块、场景感知模块、推荐算法模块、交互界面等。
3.设计和实现场景感知模块，从用户周围环境中搜集和分析感知数据，并结合用户偏好和历史记录进行推荐。
4.设计和实现推荐算法模块，采用机器学习和数据挖掘等技术，为用户推荐符合场景需求和个人偏好的信息和服务。
5.设计和实现交互界面，提供友好的用户体验和交互方式。
6.进行系统测试和评估，检验系统的性能和效果。
7.撰写论文，介绍系统的研究背景、设计方案、实现细节和实验结果，分析系统的优缺点和未来发展方向。
三、任务计划和分工
本项目计划为期12个月，具体任务计划和分工如下：
1.第1-3个月：研究分析阶段。由组长负责，负责制定研究计划，并进行相关文献的调研和分析，了解相关领域的发展状况和现有技术和方法。
2.第4-6个月：需求分析和系统设计阶段。由组长及成员共同负责，根据研究结果，定义系统的需求和功能，并进行整体架构的设计。
3.第7-9个月：场景感知和推荐算法模块实现阶段。由成员1负责场景感知模块的实现，由成员2负责推荐算法模块的实现，其中两位成员需要进行交叉实现的工作。
4.第10-11个月：交互界面设计和系统测试阶段。由成员3负责交互界面的设计和实现，由成员1、2负责系统测试和效果评估。
5.第12个月：论文撰写和总结汇报阶段。由组长及全组共同完成，撰写研究报告和相关论文，并进行总结汇报。
四、参考文献
1.JannachD,ZankerM,FelfernigA,FriedrichG.Recommendersystems:anintroduction[M].CambridgeUniversityPress,2010.
2.AdomaviciusG,TuzhilinA.Context-awarerecommendersystems[J].Recommendersystemshandbook,2011:217-253.
3.AnandSS,BurkeR.Context-awarerecommendersystems(CARS)[J].Theadaptiveweb,2007:217-253.
4.ZhouT,ZhuY,WangY.Context-awarerecommendersystems:afocusontheprivacyissue[J].Journalofcomputerscienceandtechnology,2014,29(5):682-696.
5.AdomaviciusG,KwonYK.Newrecommendationtechniquesformulticriteriaratingsystems[C]//Proceedingsofthe24thannualinternationalACMSIGIRconferenceonResearchanddevelopmentininformationretrieval.ACM,2001:296-304.