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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.