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基于云计算的协同过滤算法并行化研究的中期报告
第一部分：研究背景与意义
协同过滤算法是推荐系统中常用的算法之一，其基本思想是利用用户的历史行为数据预测用户未来的行为，在不同领域中有着广泛的应用，例如电子商务、社交网络、音乐和视频推荐等。
随着用户数量和数据量的增加，传统的协同过滤算法存在着计算效率低下的问题，影响用户体验和推荐质量。同时，云计算技术因其高效、可靠、可扩展的特点受到关注。因此，本研究旨在基于云计算的协同过滤算法并行化，提高计算效率和推荐质量。
第二部分：研究内容与方法
研究内容：
1.分析协同过滤算法的原理和流程，确定可并行化的部分；
2.基于云计算平台搭建并行化协同过滤算法模型；
3.设计并行计算策略，实现算法的并行化；
4.测试并行算法的计算效率和推荐质量，与传统算法进行比较。
研究方法：
1.文献综述：对协同过滤算法以及云计算技术的研究现状进行综述；
2.实验研究：基于云计算平台开展并行化协同过滤算法的设计、实现和测试；
3.数据分析与模型评估：对实验结果进行数据分析和推荐模型的质量评估。
第三部分：预期成果及其意义
预期成果：
1.基于云计算的协同过滤算法并行化模型；
2.并行计算策略及实现；
3.实验结果分析和评估报告。
意义：
1.提高协同过滤算法的计算效率，满足大规模数据处理的需求；
2.提高推荐系统的精度和准确性，增强用户体验；
3.探索云计算技术在推荐系统领域的应用，为相关领域的研究提供参考。