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基于用户兴趣模型的个性化推荐算法研究的任务书
任务书
一、背景与意义
当今的信息爆炸时代，人们面临着大量信息的冲击，搜索引擎为我们提供了海量信息，但搜索引擎往往是针对关键词的搜索，例如我们搜索“旅游”，则会给出大量旅游相关的网页，但我们如何根据自己的兴趣和需求获取更加精细化的信息呢？这就是个性化推荐的作用所在。个性化推荐是指根据用户的历史行为和兴趣，向其推荐感兴趣的内容，以帮助用户更快地、更方便地获取信息。个性化推荐技术已经广泛应用于电商、社交网络、新闻推荐等领域。
但是，个性化推荐技术也存在一些问题，比如：面对爆炸式的用户数据，如何利用数据挖掘技术发掘出有效信号；如何在一定程度上平衡推荐结果的准确性和多样性；如何解决新用户冷启动问题等等。为了解决这些问题，我们需要对个性化推荐算法进行研究和改进。
二、任务要求
(一)掌握典型的个性化推荐算法。
(二)探究基于用户兴趣模型的个性化推荐算法。
(三)阐述个性化推荐算法的原理、流程、评估指标以及优缺点。
(四)通过实验、模拟对基于用户兴趣模型的个性化推荐算法进行验证和评估。
三、工作计划
第1周：了解个性化推荐相关知识，如常见算法、评估指标等。
第2周-第3周：深入研究基于用户兴趣模型的个性化推荐算法。
第4周-第5周：认真分析个性化推荐算法的原理、流程以及优缺点。
第6周：通过实验、模拟对基于用户兴趣模型的个性化推荐算法进行验证和评估。
第7周：撰写研究报告。
四、参考文献
[1]LüL,MedoM,YeungCH,etal.Recommendersystems.TheEuropeanPhysicalJournalSpecialTopics,2012,214(1):339-373.
[2]梅隆.N等.推荐系统技术综述[J].计算机科学,2015,42(8):14-20.
[3]岳晓强.基于用户兴趣模型的个性化推荐算法研究[J].大众科技,2018年第17期.