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基于社交网络信息的协同过滤推荐算法研究的任务书
任务书
任务名称：基于社交网络信息的协同过滤推荐算法研究
任务目的：本任务旨在研究基于社交网络信息的协同过滤推荐算法，解决传统协同过滤算法存在的冷启动和稀疏性问题，提高推荐准确性和用户满意度。
任务背景：在互联网时代，人们的日常生活越来越离不开网络，特别是社交网络，社交网络具有信息量大、传播速度快、覆盖面广等优点。在此基础上，网络上的大量数据和信息也成为推荐系统实现个性化推荐的基础。传统的基于协同过滤的推荐算法，主要是基于用户之间共同的兴趣和历史行为进行推荐，但是在实际应用中发现，传统协同过滤算法存在一些问题，比如冷启动、稀疏性、数据质量、用户行为多样性等问题。因此，我们需要研究基于社交网络信息的协同过滤推荐算法，解决这些问题。
任务内容：本任务将完成以下内容：
1.执行调研，了解协同过滤推荐算法和社交网络的相关知识；
2.分析传统协同过滤推荐算法存在的问题，并提出具体的解决方法；
3.研究基于社交网络信息的协同过滤推荐算法模型，并进行模型实现；
4.对比实验传统协同过滤推荐算法和基于社交网络信息的协同过滤推荐算法，并对实验结果进行分析和总结；
5.撰写任务报告和学术论文，对研究内容进行总结和归纳。
任务要求：本任务要求研究人员对协同过滤推荐算法和社交网络的相关知识有一定的理解；熟悉数据挖掘和机器学习相关算法；具有良好的编程能力和数据分析能力；具有独立思考和解决问题的能力。任务需要用Python实现。
任务周期：本任务周期为3个月。
任务负责人：XXX
任务经费：本任务的总经费为XXXX元，其中XXXX元作为研究经费，XXXX元作为实验经费，XXXX元作为论文发表经费。在研究经费和实验经费中，包括相关软件和设备的采购。
参考文献：
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