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基于Hadoop和Mahout的推荐系统研究和实现的中期报告
一、研究背景和目的
随着互联网的快速发展，在线购物平台、社交网络、音乐、电影等广泛应用的网络服务日益增多。用户较难直接找到自己感兴趣的商品或信息，推荐系统应运而生。推荐系统是一种信息过滤系统，它依据用户的兴趣、历史信息以及其他行为信息，为用户提供个性化的信息服务，使得用户能够快速找到自己感兴趣的物品或信息，并且为网站提供更好的服务质量。
推荐系统属于机器学习的一个方向，对于推荐算法的研究，存在传统的分类算法、关联规则挖掘算法、基于内容的过滤算法、协同过滤算法等多种方法，但协同过滤算法在推荐系统中的应用最为广泛。协同过滤算法通常分为基于邻域的方法和基于矩阵分解的方法，其中，基于矩阵分解的算法因为具有更好的扩展性和表现性，在实际应用中得到了广泛的关注。
本项目旨在基于Hadoop和Mahout开发一个基于矩阵分解算法的推荐系统，旨在提供一个符合用户需求的推荐系统，该系统将考虑用户的行为和兴趣等方面，为用户提供更好的个性化推荐服务，从而扩大用户规模和提高网站服务的质量。
二、主要研究内容和计划进度
1、建立数据集合
针对本项目选取的数据源，从中选择适合的数据集进行采集，建立一个符合项目需要的数据集。
2、数据处理
对数据集进行预处理，包括数据清洗、转换、去重、缺失值处理等操作，保证数据质量，为后续算法挖掘提供高质量数据支撑。
3、算法评估
目前，协同过滤算法常见的评估方法包括离线评估和在线评估。离线评估包括准确率、召回率、覆盖率等评价指标；在线评估包括A/B测试、实时反馈等评价指标。本项目将使用离线评估方法进行算法评估，以此为基础验证算法效果，实现更好的个性化推荐服务。
4、算法实现
选用分布式计算框架Hadoop进行算法实现，开发一个基于Mahout的推荐系统，针对用户、商品等不同特征综合考虑，挖掘潜在兴趣和用户行为，为用户提供更好的推荐结果。
三、预期结果和意义
本项目的预期结果为实现一个基于矩阵分解的推荐系统，针对不同的用户和商品属性进行分析和挖掘，以期为每位用户提供更好的个性化推荐服务。本项目具有重要意义，既能够有效提高用户的满意度和购物体验，同时也能够扩大网站的用户规模和提高服务质量，为网站的经营和发展提供积极支撑。