基于二部图网络结构并融合上下文感知信息的推荐系统研究与实现的任务书任务书一、背景随着互联网的普及和移动设备的普及，人们的生活方式和消费习惯也发生了巨大变化。随之而来的是大量的数据和信息积累。在这个情况下，推荐系统成为了解决信息过载问题的重要工具。传统的推荐系统主要从用户的历史行为数据出发，给出用户可能感兴趣的物品。但是，这样的推荐方法存在一些问题。首先，用户的历史行为数据可能不够多样化，容易造成推荐结果的偏见。其次，传统推荐方法没有考虑上下文信息对推荐的影响，忽略了用户当前的需求和偏好，导致推荐结果不够准确。因此，本项目将基于二部图网络结构并融合上下文感知信息，在传统推荐系统的基础上，进一步提高推荐的准确性和多样性，提供更好的用户体验。二、任务描述1.建立二部图网络结构。根据用户和物品之间的关联关系，建立二部图网络结构，使得同一类别的物品和同一类型的用户在图中形成一个稠密的子图。2.提取上下文信息。根据用户的搜索历史，使用自然语言处理技术和文本挖掘技术，提取用户的搜索关键词、搜索时间、搜索位置等上下文信息，利用这些信息对推荐结果进行优化。3.设计推荐算法。基于二部图网络结构和上下文信息，设计推荐算法，提高推荐的准确性和多样性。具体包括：（1）用户兴趣建模。根据用户历史行为数据和上下文信息进行用户兴趣的建模，确定用户的偏好和需求。（2）物品相似度度量。基于二部图网络结构，在同一类别的物品中，利用用户历史行为和上下文信息计算物品之间的相似度。（3）推荐列表生成。从用户喜好集合中选择最具代表性的物品，结合上下文信息，生成推荐列表。4.实现推荐系统。利用Python等编程语言，实现推荐算法，并设计图形化界面提供推荐服务，使得用户可以方便地浏览、选择和购买推荐的物品。三、要求与评价1.要求：（1）了解图论、自然语言处理、机器学习等相关理论和算法；（2）掌握Python等编程语言；（3）要有一定的项目设计和开发能力；（4）有良好的沟通能力和团队合作能力。2.评价标准：（1）系统架构的设计和实现是否合理；（2）推荐算法的准确性和多样性；（3）界面设计的美观性和易用性；（4）代码的可读性和健壮性；（5）项目完成情况和质量。四、时间安排本项目计划在3个月内完成，具体时间安排如下：第1-2周：项目调研和需求分析；第3-4周：系统架构设计和上下文信息提取模块的实现；第5-6周：二部图网络结构的建立和物品相似度度量模块的实现；第7-8周：用户兴趣建模模块的实现和推荐列表生成模块的实现；第9-10周：系统集成、测试和优化；第11-12周：编写文档、演示和提交。五、参考文献1.DeepakKumarJain,AnjuSingh,ShaswatMishra.Context-AwareRecommenderSystemusingHybrid-MemoryBasedCollaborativeFiltering[J].ProcediaComputerScience,2018.2.JunXu,AnkitAgrawal,RohitKumar,andAlokChoudhary.FromBigDatatoBigImpact:ContextualizingRecommenderSystems[J].IEEEtransactionsonbigdata,2015.3.张晓禾,丁锋等.基于二部图网络结构的推荐算法研究[J].计算机工程与设计,2020.