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EBSN中基于上下文感知的事件推荐算法的研究与实现的任务书
任务书
任务名称：EBSN中基于上下文感知的事件推荐算法的研究与实现
任务背景：
随着社交媒体的不断发展和普及，人们越来越容易获得大量的信息和内容。在这样的环境下，如何根据用户的兴趣和偏好，进行有效的信息推荐已成为一个亟待解决的问题。EBSN（Event-BasedSocialNetworks）被广泛应用于社交网络中的事件推荐，这种推荐算法可以根据用户的兴趣和偏好，推荐给用户与其相关的事件。然而，传统的EBSN算法存在着许多问题，其中最主要的一个问题就是缺乏对上下文的感知，导致推荐不够准确和个性化，影响了用户的使用体验。
因此，本文的任务就是针对EBSN中基于上下文感知的事件推荐算法进行研究和实现，将该算法应用于社交网络中，提升算法的推荐准确度和个性化程度，从而提高用户的使用体验。
任务内容：
1.调研EBSN算法的相关问题：
（1）什么是EBSN算法？有哪些应用场景？
（2）传统EBSN算法存在的问题有哪些？
（3）如何利用上下文感知提高EBSN算法的推荐准确度和个性化程度？
2.详细分析上下文感知的分类和原理：
（1）什么是上下文感知？
（2）上下文感知的分类有哪些？
（3）分析各种上下文感知的原理，并找出适用于EBSN算法的上下文感知方法。
3.设计基于上下文感知的事件推荐算法：
（1）基于上下文感知的事件推荐算法的设计思路。
（2）详细讲解算法实现的步骤和过程。
4.利用社交网络数据集测试该算法的性能：
（1）收集适用于EBSN算法的社交网络数据集。
（2）编写基于上下文感知的事件推荐算法，并利用该数据集进行测试。
（3）评估算法的性能和推荐效果。
任务成果：
1.调研报告，包括EBSN算法的相关问题，上下文感知的分类和原理等。
2.基于上下文感知的事件推荐算法的设计文档，包括算法设计思路、实现步骤和过程。
3.算法实现的源代码。
4.社交网络数据集收集及处理文档。
5.算法性能测试报告，包括算法的推荐准确度和个性化程度等指标的评估结果。
任务时间：
本任务总计需完成60天，各任务完成时间如下：
任务内容完成时间
1.调研EBSN算法的相关问题5天
2.详细分析上下文感知的分类和原理10天
3.设计基于上下文感知的事件推荐算法15天
4.利用社交网络数据集测试该算法的性能25天
任务人员：
本任务由一名算法工程师和一名数据分析师组成，具体分工如下：
算法工程师：主要负责设计和实现基于上下文感知的事件推荐算法，并编写算法的源代码。
数据分析师：主要负责收集、处理和分析适用于EBSN算法的社交网络数据集，并评估算法的性能和推荐效果。
任务要求：
由于本任务需要涉及到较多的技术知识和算法原理，因此任务人员应具有以下条件：
1.熟悉数据处理和分析的基本技能，熟悉Python或其他编程语言。
2.熟悉机器学习和推荐算法的基本原理，具备相关的编程和实践经验。
3.具有较强的团队合作能力和较好的沟通能力。
4.能够按时保质保量地完成任务要求。
参考文献：
1.Li,X.,Liu,T.,Wang,F.,&Abdelzaher,T.(2012).Event-basedsocialnetworks:linkingtheonlineandofflinesocialworlds.InProceedingsofthe11thinternationalconferenceonMobileandubiquitoussystems:computing,networkingandservices(pp.270-279).
2.Li,X.,Liu,T.,&Abdelzaher,T.(2013,December).Context-awareeventrecommendationinevent-basedsocialnetworks.InProceedingsofthe21stACMSIGSPATIALInternationalConferenceonAdvancesinGeographicInformationSystems(pp.287-296).
3.Liu,T.,Li,X.,Wang,F.,&Abdelzaher,T.(2013).csense:context-awareevent-drivensensingforsmartphones.IEEETransactionsonMobileComputing,12(1),89-105.
4.Wang,F.,Liu,T.,Li,X.,&Abdelzaher,T.(2013).CBSRec:context-basedsocialeventrecommendation.InProceedingsofthethirdeditionworkshoponCo