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LBSN中基于链路预测的位置推荐算法研究的任务书
任务书：基于链路预测的位置推荐算法在LBSN中的研究
一、任务背景
随着移动互联网技术的发展，人们越来越依赖于位置服务，而LBSN（Location-BasedSocialNetwork）则是其中的重要应用场景之一。LBSN不仅提供了位置信息的服务，还可以为用户推荐附近的商家、景点以及活动等，对于提高用户体验和促进用户消费具有极大的帮助。但是，LBSN也面临着数据稀疏性和隐私问题等挑战。
针对这些问题，近年来，研究者们开始探索基于链路预测的位置推荐算法。该算法主要基于用户与位置之间的关系来预测用户未来可能会访问的位置。利用链路预测算法的方法，可以更好地挖掘用户与位置之间的关系，提高推荐准确率和数据利用率。
二、任务目标
本次任务主要旨在开展基于链路预测的位置推荐算法在LBSN中的研究。具体任务目标如下：
1.调研目前基于链路预测的位置推荐算法的发展现状，并分析其优缺点。
2.探究基于链路预测的位置推荐算法在LBSN中的应用场景，并选择合适的数据集进行研究。
3.设计基于链路预测的位置推荐算法的模型框架，包括数据预处理、特征工程、模型训练和推荐结果生成等。
4.实现所设计的基于链路预测的位置推荐算法，并进行性能测试和评估，与其他推荐算法进行对比实验。
5.撰写研究报告，通过可视化图表和实验结果解释等方式，详细说明所设计的基于链路预测的位置推荐算法的原理、实现方法、提高推荐准确率的思路等内容。
三、任务要求
1.熟悉Python编程语言，具备一定的数据分析和机器学习基础，能够运用现有的机器学习算法库。
2.熟悉基于链路预测的位置推荐算法的原理和实现方法，能够对其进行改进和优化。
3.具备较强的团队合作和沟通能力，在规定的时间内完成研究任务，并能与组内成员及时交流进度和问题。
4.能够在报告中对所做的工作进行详细、准确的阐述和解释，能够灵活运用各种可视化工具，设计有说服力的图表和实验结果分析。
四、参考文献
1.Li,D.,Ye,M.,&Wang,R.(2015).Locationrecommendationforlocation-basedsocialnetworks.ProceedingsoftheVLDBEndowment,8(2),82-93.
2.Zhang,R.,Zheng,Y.,&Qian,X.(2015).Predictinguserlocationwithsocialmediavia
deepspatial-semanticmodels.Proceedingsofthe23rdACMInternationalConferenceonConferenceonInformationandKnowledgeManagement,1269-1278.
3.Liu,W.,Chen,X.,&Chu,C.H.(2015).OPN:Anopenpersonalnetworkfor
location-basedsocialnetworkingservices.GlobalTelecommunicationsConference(GLOBECOM),1-6.
4.Liu,X.,Hu,X.,Li,Y.,&Liu,C.(2016).Semi-superviseddimensionalityreductionfordiscoveringlocation-basedsocialnetworks.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,28(1),27-40.
5.Nguyen,T.T.,&Thai,M.T.(2018).ALinkPredictionApproachtoEnrichLocation-BasedSocialNetworks.IEEETransactionsonBigData,5(3),436-446.