基于位置签到数据的用户行为特征和兴趣点推荐方法研究的任务书.docx

基于位置签到数据的用户行为特征和兴趣点推荐方法研究的任务书
任务书
任务名称：基于位置签到数据的用户行为特征和兴趣点推荐方法研究
任务背景：
随着移动互联网的快速发展，定位服务已经成为了我们日常生活的必需品。人们几乎每天都会在手机上进行位置签到，在位置社交、电子商务、广告、旅游等领域中得到广泛应用。然而，位置签到的数据包含了丰富的用户行为信息，可以为用户个性化推荐提供有利的支持。因此，利用位置签到数据挖掘用户行为特征和兴趣点推荐方法的研究具有重要意义。
任务目标：
本任务以位置签到数据为基础，旨在研究用户行为特征和兴趣点推荐方法，以提高推荐精度和用户的满意度。具体包括以下目标：
1.建立位置签到数据的用户行为特征模型，分析用户在不同时间、不同地点、不同行为下的活动特征；
2.移动兴趣点的发现和挖掘，发掘不同时间、不同地点的用户兴趣点，并提出相应的算法；
3.建立兴趣点推荐模型，利用用户的行为特征和兴趣点信息，基于协同过滤等技术推荐用户可能感兴趣的兴趣点。
任务内容：
1.分析位置签到数据的特征和可视化，包括地理位置、时间戳、签到类别等，并使用相关工具进行可视化处理；
2.建立用户行为特征模型，探究用户在不同时间、不同地点、不同行为下的活动特征，并进行可视化展示；
3.提取用户兴趣点特征，利用聚类算法、时序模型等技术进行分析和处理；
4.建立兴趣点推荐模型，包括基于用户历史兴趣点的推荐、基于相似用户的推荐等技术，并进行可视化展示和推荐结果的分析比较。
任务要求：
1.数据来源不限，可以使用公开数据集，也可自行收集；
2.实验环境不限，可以使用Python、R等常见数据分析软件进行模型建立和实验；
3.要求模型具有较高的推荐精度和用户满意度，同时要具有一定的可解释性和可视化效果。
任务组织结构：
本任务由三名研究员组成，其中一名为任务负责人，负责任务组织、进度控制和结果报告撰写等工作；另外两名为任务成员，负责具体研究、模型建立和实验验证等工作。
任务完成时间：
本任务总计约为60个工作日，具体工作内容包括文献调研、数据分析和模型建立等环节，其中文献调研约占10个工作日，数据集收集和分析约占20个工作日，模型建立及实验验证约占30个工作日。任务开展时间为2022年1月1日至2022年3月1日。
任务成果：
1.研究报告，详细记录任务的方法、实现过程、结果和分析，报告应当包括参考文献、数据文件和代码文件；
2.完整的兴趣点推荐模型和实验结果，包括具体的模型实现、参数调优、寻找最优模型、推荐结果和比较分析等；
3.具有可视化效果的数据分析结果和模型推荐结果，包括交互式地图和可视化图表等。
任务评价标准：
1.根据完成的任务成果评价任务完成水平，包括研究报告、兴趣点推荐模型和实验结果、可视化效果等；
2.评审专家将根据实验结果、论文质量、自述文档、可视化效果等标准评测，对任务进行评价和排名。