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基于深度表示学习面向稀疏数据的推荐算法研究的任务书
任务书
任务背景
在互联网时代，推荐算法的应用已经渗透到各个领域，如电商平台、社交网络、视频网站、音乐推荐等等。推荐算法的目的是为用户提供有用的推荐信息，从而提高用户的满意度和忠诚度。然而，实际应用中，推荐算法面临着许多挑战，其中一项主要的挑战是数据稀疏性问题。
数据稀疏性问题是指用户-物品矩阵中有大量的空格，即很多用户未给物品评分或者评分数据非常有限。这会导致传统的基于矩阵分解的推荐算法效果不理想，因为这些算法假设每个用户和物品都有一个连续的潜在因子表示，然而，如果大量的用户和物品没有评分数据，就意味着无法得到它们的连续潜在因子表示。为了克服这一问题，出现了一些基于深度表示学习的推荐算法，能够从隐式数据中学习用户和物品的低维度的表示，从而提高推荐效果。
任务描述
本任务的主要目的是探索基于深度表示学习面向稀疏数据的推荐算法。本任务将从以下几个方面展开研究：
1.采用深度学习方法学习用户和物品的低维度表示，通过对用户和物品的表示进行建模，捕捉不同用户和物品之间的联系，提高推荐的准确性和效果。
2.研究基于深度表示学习的推荐算法在稀疏数据情况下的可扩展性。稀疏数据对推荐算法的扩展性提出了挑战。因此，本任务将研究如何在大规模数据集上高效地进行推荐。
3.探索如何将深度表示学习算法与传统的推荐算法相结合，提高推荐算法的效率和准确性。
任务成果
本任务的研究成果包括以下内容：
1.实现基于深度表示学习的推荐算法，并在真实数据集上进行实验，验证算法的推荐准确性和效果。
2.研究基于深度表示学习的推荐算法在稀疏数据情况下的可扩展性，并提出优化方法。
3.提出基于深度表示学习和传统推荐算法相结合的推荐框架，提高推荐算法的效率和准确性。
参考文献
1.ChengH,KocL,HarmsenJ,etal.WideandDeepLearningforRecommenderSystems[J].arXivpreprintarXiv:1606.07792,2016.
2.HeX,LiaoL,ZhangH,etal.NeuralCollaborativeFiltering[C]//Proceedingsofthe26thInternationalConferenceonWorldWideWeb.2017:173-182.
3.ZhangS,YaoL,SunA,etal.DeepLearningBasedRecommenderSystem:ASurveyandNewPerspectives[J].ACMSurveys,2019,52(1):1-38.
4.ChenT,LiM,LiY,etal.AutomaticFeatureLearningforRecommenderSystems[J].NeuralNetworks,2016,81:1-14.
任务要求
1.对推荐算法和深度学习有一定的了解，能够独立完成算法的实现与优化，熟悉Python语言和相关深度学习工具包。
2.熟悉常见的推荐数据集和评价指标，并能够进行实验和结果分析。
3.具有较强的研究能力和团队合作精神，具有良好的英语阅读和写作能力。
任务进度
本任务的实验环节将采用Python语言，并基于常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等进行实现。本任务将分为以下几个阶段：
1.阶段一：文献调研和数据集准备，熟悉常见的推荐算法和深度表示学习算法，了解不同的数据集和评价指标。
2.阶段二：实现基于深度表示学习的推荐算法，探索算法在真实数据集上的推荐效果和准确性。
3.阶段三：探索基于深度表示学习的推荐算法在稀疏数据情况下的可扩展性，并提出优化方法。
4.阶段四：提出基于深度表示学习和传统推荐算法相结合的推荐框架，并进行系统实验和结果分析。
5.阶段五：撰写论文，提交任务报告。
总结
本任务旨在探索基于深度表示学习的推荐算法在稀疏数据情况下的应用。通过本任务，可以学习到深度表示学习算法在推荐系统中的应用，并对研究、实现和优化基于深度学习的推荐算法有系统的了解。