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基于图嵌入技术的个人推荐与群组推荐算法研究的任务书
一、课题背景
在现代社会中，个性化推荐系统已经成为了商业和社交领域的重要应用之一。个性化推荐系统可以通过分析用户的历史行为数据和社交网络结构，来识别用户的兴趣爱好、行为模式和社交关系，从而向用户提供个性化的商品或服务推荐。群组推荐是个性化推荐的一种重要扩展形式，它旨在向用户推荐与他们社交关系密切相关的商品或服务，以提高个性化推荐的效果和用户的满意度。
近年来，图嵌入技术（GraphEmbedding）在个性化推荐和群组推荐算法中受到越来越广泛的关注。图嵌入技术可以将图结构信息映射到低维向量空间中，从而能够捕捉到图结构的局部和全局信息，提供有用的特征向量表示。同时，它还可以利用多种损失函数来优化嵌入向量，以充分利用社交网络中节点之间的关联信息，以提高推荐质量和效率。
因此，本文主要研究基于图嵌入技术的个人推荐与群组推荐算法，希望通过该算法的研究，提升个性化推荐的质量和效率，同时为群组推荐的应用提供新的思路和解决方案。
二、研究目标
本文的研究目标主要包括以下几个方面：
1.研究个人推荐与群组推荐算法的基本原理和方法，包括社交网络分析、图嵌入技术、推荐系统等方面的知识。
2.探索不同的图嵌入技术在个人推荐与群组推荐算法中的应用，包括传统的图嵌入方法（如DeepWalk、node2vec等）和最近的优化技术（如GraphConvolutionalNetworks等）。
3.提出基于图嵌入技术的个人推荐与群组推荐算法，将推荐任务转化为节点嵌入学习任务，并通过多种损失函数和优化方法来训练嵌入向量。
4.通过实验评估，比较不同算法在真实数据集上的推荐准确度、下降率以及响应时间等方面的性能指标，验证提出算法的有效性和可行性。
三、研究内容
1.社交网络分析和图嵌入技术的调研，包括常用的图嵌入方法和原理、损失函数和优化方法。
2.提出基于图嵌入技术的个人推荐与群组推荐算法，设计嵌入向量的学习策略、损失函数和优化方法。
3.验证提出算法的有效性和可行性，通过实验评估比较与基准算法的性能指标，如预测准确度、推荐时间等。
4.实现算法并进行性能测试，分析不同参数和技术对算法性能的影响，如图嵌入向量维度、损失函数和优化方法的选择等。
四、研究计划
1.第一周：研究社交网络分析和图嵌入技术的基本原理和方法，了解最新研究进展和常用的算法和数据集。
2.第二周：深入研究不同的图嵌入技术和优化方法，分析其在个人推荐与群组推荐中的应用，初步确定嵌入向量的特征表示方案。
3.第三周：设计基于图嵌入技术的个人推荐与群组推荐算法，制定节点嵌入学习策略，选择适当的损失函数和优化方法，并实现算法框架。
4.第四周：以实验评估为目标，构建数据集，完成算法的测试和性能优化，对比不同算法在推荐准确度、下降率和响应时间等指标上的表现，将结果记录下来。
5.第五周至第六周：继续进行算法的性能测试，分析不同参数和技术对算法性能的影响，并对算法进行改进和优化，形成最终的个人推荐和群组推荐算法。
6.第七周：完成论文初稿的撰写和排版，汇总算法的设计思路和实验结果，进行数据分析和结果解释，并撰写实验相关的章节。
7.第八周：对论文进行修订和润色，并进行最终的审核和提交，结束本次研究任务。