基于关联规则挖掘的Web个性化推荐研究的任务书一、任务背景及目的Web个性化推荐是近年来信息检索领域的研究热点之一。由于Internet上存在大量的信息资源，为用户提供有针对性、个性化的信息服务已经成为信息服务提供商的必然选择。基于关联规则的挖掘是Web个性化推荐技术中的一种重要手段，能够自动地挖掘用户行为数据中的潜在信息、隐藏规律和用户偏好，并利用这些信息为用户提供个性化的信息推荐服务。本课题旨在对Web个性化推荐中基于关联规则挖掘的技术进行深入研究和探讨，开发一套高效、准确、可靠的个性化推荐系统，为用户提供更好的信息检索、浏览和获取服务。具体任务如下：二、任务内容和要求1.研究关联规则挖掘的相关算法和技术，了解其原理、优缺点和应用场景；2.收集和处理用户行为数据，确定用户行为数据的采集对象、方法和标准；3.设计并实现基于关联规则挖掘的个性化推荐算法，包括数据预处理、关联规则挖掘和推荐结果生成等模块；4.开发Web个性化推荐系统原型，测试和优化算法的性能和效果，保证系统的高效性、稳定性和准确性；5.编写课程论文，文献综述、理论分析和实验结果等内容可以包括但不限于以下方面：（1）关联规则挖掘的原理、算法和技术；（2）数据预处理和特征提取的方法和技巧；（3）基于关联规则挖掘的个性化推荐算法设计和实现；（4）Web个性化推荐系统的开发、测试和优化；（5）实验结果和性能评估，包括准确性、覆盖率、效率等指标。三、任务进度和安排任务时间：2021年4月-2022年1月具体进度安排如下：1.第1-3个月：文献综述和算法研究，包括关联规则挖掘算法的原理和实现方法、数据预处理和特征提取的技术、个性化推荐系统的设计和实现；2.第4-6个月：数据采集和处理，确定所需数据和采集标准，对用户行为数据进行数据清洗、特征提取和整合；3.第7-9个月：算法实现和系统开发，根据研究结果设计并实现个性化推荐算法和Web推荐系统原型，并进行性能测试和优化；4.第10-12个月：实验和结果分析，对算法和系统进行实验和性能评估，得出准确性、效率等指标，并进行结果分析和讨论；5.第13个月：论文写作和答辩准备。四、任务要求1.具备较为扎实的计算机基础、数学和统计学基础，了解机器学习和数据挖掘的基本概念和方法；2.熟练掌握至少一种主流编程语言和数据挖掘工具，如Python、R等；3.具备良好的文献查阅和英文阅读、写作能力；4.具备一定的团队合作意识和沟通协调能力，能按时保质地完成所分配的任务。