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基于云计算的协同过滤算法并行化研究的开题报告
一、选题背景
协同过滤算法在个性化推荐系统中得到广泛的应用。其基本思想是利用用户之间的行为相似性，在用户之间相互推荐他们可能感兴趣的物品。但是对于海量的用户和物品，协同过滤算法存在计算量大，计算时间长的缺点，因此需要进行并行化研究，以提高算法的效率和实用性。同时，结合云计算技术，将协同过滤算法应用到云环境中，可以更好地支持大规模数据和复杂计算的需求。
二、研究目的和意义
本课题旨在探究基于云计算的协同过滤算法的并行化研究方法，以提高算法的计算效率和可扩展性，为大规模推荐场景提供更好的支持。具体来说，本课题将研究如下内容：
1.设计并实现基于云计算环境下的协同过滤算法。
2.探索协同过滤算法的并行化思路，通过分布式计算、多线程计算等方式提高算法的计算效率。
3.对比分析不同并行化算法的计算效率和实现难度，为实际应用场景提供可行性和参考依据。
通过研究基于云计算的协同过滤算法并行化方法，可以有效提高推荐系统中协同过滤算法的计算效率和可扩展性，提高系统实用性和用户体验。
三、研究内容和关键技术
1.基于云计算环境的协同过滤算法实现。
2.并行计算方法的探索和实现，包括分布式计算、多线程计算等。
3.数据分布策略的研究和实现，包括数据切分、负载均衡等。
4.性能测试和分析，对比不同并行化算法的计算效率和实现难度。
关键技术包括：云计算技术、并行计算技术、数据分布策略、机器学习算法。
四、研究方案和进度安排
1.阅读相关文献，理解协同过滤算法的原理以及云计算环境的基本概念和实现方法。预计时间：2周。
2.设计并实现基于云计算环境下的协同过滤算法。预计时间：3个月。
3.探索并行化思路，实现并行计算方法、数据分布策略等。预计时间：3个月。
4.性能测试和分析，对比不同并行化算法的计算效率和实现难度。预计时间：1个月。
5.撰写论文，完成毕业设计。预计时间：1个月。
总计时间：9个月。
五、参考文献
1.Sarwar,B.,Karypis,G.,Konstan,J.,&Riedl,J.(2001).Item-basedcollaborativefilteringrecommendationalgorithms.Proceedingsofthe10thInternationalConferenceonWorldWideWeb,285-295.
2.马骥,周志华.基于MapReduce的协同过滤推荐算法.计算机研究与发展,2011,48(4):697-702.
3.崔俊平,宋丽华,刘昊勇.基于MapReduce的分布式协同过滤推荐算法.计算机研究与发展,2013,50(3):568-577.
4.周蓉伟,王家贵.云计算环境下的协同过滤算法并行化研究.计算机科学与探索,2015,9(2):186-191.
6.杨波,陈逸衡.基于Hadoop的协同过滤推荐算法研究.计算机系统应用,2015,24(3):61-66。
7.云计算的概念及技术解析，胡相军，ISBN:978-7-03-045518-5，2012。
六、预期成果
1.基于云计算环境下的协同过滤算法实现和并行化程序设计。
2.一篇毕业论文。
3.一份开源代码作为部分成果公开。