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基于深度学习的序列推荐算法研究的任务书
任务书：基于深度学习的序列推荐算法研究
1.研究背景
随着互联网时代的到来，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量的数据中挖掘出有用的信息并为用户提供个性化推荐服务成为了互联网企业竞争的重要策略。推荐算法是一种可以将用户兴趣与物品进行匹配的方法，是互联网企业个性化推荐服务的关键技术。
目前，传统的推荐算法主要基于用户评分矩阵进行计算，但是评分矩阵存在稀疏性和噪声问题，导致推荐的精度和效果有限。而基于深度学习的推荐算法可以利用神经网络对用户与物品的隐含特征进行学习，从而更加准确地进行推荐，成为了当前研究的热点和趋势。
2.研究目的
本研究旨在构建基于深度学习的序列推荐算法，从而提高推荐系统的效果和精度。具体目的如下：
（1）研究基于深度学习的序列推荐算法及其应用场景。
（2）分析序列推荐问题的难点和挑战。
（3）调研当前深度学习在推荐算法中的应用现状和发展趋势。
（4）提出一种基于深度学习的序列推荐算法，并进行实验验证。
3.研究内容
（1）序列推荐算法的基本原理和方法：介绍推荐算法的基本原理和方法，深入分析序列推荐问题的难点和挑战。
（2）深度学习在推荐系统中的应用：调研当前深度学习在推荐算法中的应用现状和发展趋势，分析深度学习在推荐算法中的优缺点，并介绍深度学习相关的技术。
（3）基于深度学习的序列推荐算法设计：提出一种基于深度学习的序列推荐算法，并介绍具体的实现方法。该算法应当能够解决序列推荐问题中的难点，提高推荐的效果和精度。
（4）实验验证和性能分析：利用实验数据验证所提出的算法，并与现有的推荐算法进行比对。通过实验数据对算法的效果、准确性、稳定性等方面进行分析，并探讨其改进方向。
4.研究方法和步骤
（1）文献调研和分析：对当前深度学习在推荐系统中的应用进行调研，并分析其优缺点和发展趋势。
（2）算法设计和实现：基于深度学习算法设计出一种能够解决序列推荐问题的新型推荐算法，通过实验数据评估算法的性能，探讨其改进方向。
（3）性能分析和对比实验：用实验数据分析算法的效果、准确性、稳定性等方面，根据实验结果进行对比分析。
（4）撰写论文：根据实验结果撰写论文，并对算法的改进方向进行探讨。
5.预期成果
（1）一篇由本人独立完成的论文，包括算法原理、实现方法、实验结果及分析、改进方向等内容。
（2）一份完整的研究报告，包括算法背景、研究任务、方法、实验结果等，能够清晰地陈述算法实现过程和具体实验内容。
（3）一份算法实现代码，用于算法的实验和进一步研究。
6.参考文献
[1]ZhangY,ChenK,WangX,etal.神经网络推荐算法综述[J].计算机应用,2018,38(11):3188-3194.
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