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基于Hadoop平台的协同过滤推荐算法研究的任务书
任务书
一、题目
基于Hadoop平台的协同过滤推荐算法研究
二、研究背景与意义
随着互联网的快速发展，大数据时代已经到来。在此背景下，信息爆炸、数据急剧增长，急需运用各种机器学习算法对海量数据进行分析、处理、挖掘和应用。在此过程中，推荐算法发挥着越来越重要的作用。
推荐算法是一种利用历史数据协助用户发现其潜在需求的技术，它的基本思想是推荐给用户以前未接触过但可能感兴趣的物品或信息。其中，协同过滤推荐算法是推荐系统中应用最广泛的一种算法。
Hadoop平台是利用分布式计算技术处理和存储大规模数据的开源软件框架，它具有处理大规模数据的能力，并且能够有效地管理储存资源和计算资源，因此可以与推荐系统结合使用，实现高效、实用的大数据推荐算法。
三、研究内容
1.了解协同过滤推荐算法的基本思想、工作原理和应用场景；
2.研究Hadoop平台的基本原理和主要功能，以及如何在Hadoop平台上实现大数据处理；
3.掌握Hadoop平台上实现协同过滤推荐算法的方法；
4.通过实验验证Hadoop平台上协同过滤推荐算法的有效性。
四、研究方法
1.文献综述：通过阅读大量的相关文献，了解推荐算法的基本原理和协同过滤推荐算法的基本思想，对Hadoop平台的主要功能和基本原理进行深入了解。
2.研究算法：掌握协同过滤推荐算法的基本思想及其在Hadoop平台中的实现方法。
3.算法实现：在Hadoop平台上实现协同过滤推荐算法，并对算法进行优化，提高算法的性能。
4.实验验证：通过实验验证协同过滤推荐算法在Hadoop平台上的有效性，对算法进行评估。
五、研究计划
时间节点|研究任务
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第1个月|文献综述
第2个月|协同过滤推荐算法的研究
第3个月|Hadoop平台的研究和实现
第4个月|算法实现和优化
第5个月|实验验证与算法评估
第6个月|撰写论文及论文修改
六、预期成果
1.对协同过滤推荐算法及其在Hadoop平台上的应用进行研究，深入了解Hadoop平台的基本原理和主要功能；
2.在Hadoop平台上实现协同过滤推荐算法，并对算法进行优化，提高算法的性能；
3.通过实验验证协同过滤推荐算法在Hadoop平台上的有效性；
4.发表高质量的论文一篇。