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推荐系统中基于用户偏好建模的动态协同过滤推荐方法研究的任务书
任务书
题目：推荐系统中基于用户偏好建模的动态协同过滤推荐方法研究
一、研究背景
随着Web2.0时代的到来，互联网用户的个性化需求越来越明显，个性化推荐系统逐渐成为网络服务的重要组成部分。推荐系统以用户历史行为、用户偏好等个人特点为基础，对单个用户进行个性化推荐，提高用户对推荐系统的满意度，使得更多用户愿意使用推荐系统。
动态协同过滤是当前常用的推荐算法之一，它是一种通过挖掘用户历史行为，发掘用户行为模式，根据用户的偏好进行推荐的算法。然而，传统的协同过滤算法在使用时可能存在许多问题，例如数据稀疏性、冷启动问题以及长尾问题。这些问题会导致协同过滤算法的推荐效果变差。因此，如何构建适用于动态推荐场景的推荐方法，是当前推荐系统研究中亟待解决的问题。
基于用户偏好建模的动态协同过滤算法可以通过对用户的兴趣建模，用以解决数据稀疏性问题以及冷启动问题。通过建模用户的偏好，能够获取更准确的用户兴趣特征，从而有效地改善推荐性能，提高客单价。而此类算法对推荐系统的效果与性能具有重要意义。
二、研究目的
本研究的主要目的是通过建立充分的用户偏好模型，构建可应用于动态推荐场景下的推荐算法，以提供更加个性化、精准的推荐服务。具体实现的方法是：
1.基于传统协同过滤算法，结合用户偏好，提出适用于动态推荐场景的推荐算法。
2.通过一定的数据采集及处理，得到推荐系统的基础数据，为推荐算法的建模和实验提供条件。
3.通过针对不同用户的推荐实验，验证所提出的推荐算法的性能和效果。
三、研究内容
1.研究动态推荐场景下协同过滤算法的发展历程及现状，深入了解目前已有的发表文献。
2.针对动态推荐场景下的推荐特点和存在的问题，提出基于用户偏好建模的动态协同过滤推荐算法，并进行详细的算法设计与实现。
3.通过构建推荐数据集，针对实验所选用的样本，进行实验分析，评估不同调参条件下所提出算法的效果。
4.对实验结果进行深入分析，探索算法的优缺点，为推荐算法的优化提供方向。
四、研究方法
1.分析传统的协同过滤算法的不足之处，探讨协同过滤算法中存在的一些问题及解决方法。
2.基于用户偏好建模理论，提出动态协同过滤推荐算法，并进行测试和评估。
3.采用推荐系统中常用的召回率、准确率、覆盖率和多样性人工评测指标对算法进行评价，比较实验效果。
4.分析实验结果，挖掘算法中的问题以及潜在优化点，并尝试对算法进行进一步的优化。
五、研究意义
本研究有如下意义：
1.该研究相关的成果可为新型的个性化推荐算法的发展提供参考和借鉴。
2.经过本研究的实验与数据分析，可深入了解不同的推荐算法在动态推荐场景下的适用性和表现。
3.该研究内容对推荐系统行业具有重要的参考价值，可为行业内的相关公司进行技术创新提供启示。
4.该研究有助于深入理解用户偏好建模的原理及实现方法，为用户行为分析和认知科学等领域提供帮助。
六、研究进度
本研究的计划时间为6个月，具体进度如下：
第1-2个月：阅读相关的文献资料，撰写研究计划。
第3-4个月：构建推荐数据集，为实验分析提供条件。
第5-6个月：开展推荐算法实验及数据分析，撰写研究报告。
七、参考文献
1.Sarwar,B.M.,Karypis,G.,Konstan,J.,Reidl,J.(2001).Item-basedcollaborativefilteringrecommendationalgorithms.InProceedingsofthe10thinternationalconferenceonWorldWideWeb.
2.Koren,Y.(2008).Factorizationmeetstheneighborhood:amultifacetedcollaborativefilteringmodel.InProceedingsofthe14thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.
3.Salakhutdinov,R.,Mnih,A.(2007).Probabilisticmatrixfactorization.InProceedingsofthe20thInternationalConferenceonNeuralInformationProcessing,ICONIP.
4.Agarwal,D.,Chen,B.C.(2009).Statisticalalgorithmsforcollaborativefiltering.InProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceondatamining.
5.Zhang,Y.,Wang,J.,Chen,G