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基于节点用户和概率矩阵分解模型的推荐算法的任务书
一、任务背景
随着互联网和移动互联网的普及，推荐系统逐渐成为了商业运作的必备工具。推荐系统旨在为用户提供更加个性化的服务，通过对用户历史行为、偏好等进行分析，从而从大量的信息中筛选出最符合用户需求的内容。基于节点用户和概率矩阵分解模型的推荐算法是一种应用广泛的推荐算法，尤其适用于数据稀疏和冷启动问题。本次任务将以该算法为研究对象，结合实际场景，探究该算法的原理、应用和优化。
二、任务目的
本次任务的目的是深入了解并掌握基于节点用户和概率矩阵分解模型的推荐算法的原理和应用。通过对该算法进行研究，进一步提高推荐算法的准确性和效率，满足用户需求，为商业运作提供更加有效的支持。
三、任务内容
1.基础知识学习
掌握推荐算法的基础知识和概念，了解节点用户和概率矩阵分解模型的特点和原理。
2.算法研究
深入研究基于节点用户和概率矩阵分解模型的推荐算法，并结合实际场景进行分析和应用。
3.算法优化
通过算法优化，进一步提高推荐算法的准确性和效率，实现更加个性化的推荐服务。
四、任务要求
1.阅读相关论文和书籍，全面了解推荐算法的基础知识和理论。
2.将推荐算法应用到实际场景中，深入掌握其应用方法和效果。
3.结合数据挖掘和机器学习技术，对算法进行优化，提升其准确性和效率。
4.撰写任务报告，清晰表达研究目的、方法、结果和结论，组织严谨、具有较强的可读性和实用性。
五、参考文献
1.王玉兰.推荐系统研究及其应用[J].信息安全与技术,2017.
2.HuaiDW,MahmoudiMM,LiXL,etal.Improvingrecommendersystemswithnode-usersimilarities[C]//Proceedingsofthe22ndACMinternationalconferenceonInformation&KnowledgeManagement.ACM,2013:1657-1660.
3.LiC,LiuZ,LiuY,etal.Amethodofcombiningnodesimilarityandmatrixdecompositionforrecommendersystems[C]//InternationalSymposiumonIntelligenceComputationandApplications.Springer,Cham,2017:205-214.
4.KimJ,LeeSJ.Acontextualrecommendationalgorithmusinggraph-basednodeusersimilarityinrecommendersystems[C]//2016IEEE17thInternationalConferenceonMobileDataManagement(MDM).IEEE,2016:318-319.
5.FeiW,ChenL,WangJ,etal.Amatrixfactorizationbasedapproachtorecommendationforsocialtaggingsystems[C]//Proceedingsofthe2009ACMConferenceonRecommenderSystems.ACM,2009:245-248.
6.MurphyC,GreeneD.Improvingrecommendersystemsusingsocialnetworkanalysis[C]//InternationalWorkshoponSocialNetworkAnalysisandMining.Springer,Berlin,Heidelberg,2010:175-189.