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基于AWS云平台GPU集群加速的Apriori算法的研究和应用的中期报告
一、项目简介
本项目利用AWS云平台上的GPU集群进行Apriori算法的加速，实现对频繁项集的高效挖掘，并应用于电商推荐系统中。本报告为项目的中期报告，主要介绍项目的实现进展和存在的问题以及解决方案。
二、项目进展
1.搭建AWS云平台GPU集群
已在AWS上成功搭建GPU集群，并完成对CUDA和cuDNN的安装和配置，保证了GPU计算的稳定运行。
2.实现Apriori算法
已完成Apriori算法的实现，并利用GPU加速进行了优化，实现了对大规模数据的快速处理和频繁项集的挖掘。
3.数据预处理
已完成电商购物车数据的清理和预处理，将数据转化为适合Apriori算法输入的格式，为模型的应用做好了准备。
4.应用场景研究
已对Apriori算法在推荐系统中的应用场景进行了初步研究，探讨了如何将挖掘出的频繁项集用于推荐系统中的商品推荐。
三、存在的问题和解决方案
1.数据规模大，计算时间长的问题
由于电商购物车数据的规模较大，导致Apriori算法的计算时间较长，需要进行优化。解决方案：采用GPU集群加速，将计算并行化，同时考虑算法优化，减小计算复杂度。
2.推荐效果不佳的问题
通过初步应用场景研究，发现Apriori算法在推荐系统中的推荐效果并不理想，存在重复推荐、低准确性等问题。解决方案：结合其他推荐算法，如协同过滤、基于内容的过滤等，综合考虑挖掘出的频繁项集和用户的历史行为，提高推荐准确性和推荐覆盖率。
四、下一步工作计划
1.完善算法优化
利用GPU集群进行算法优化，进一步提高计算效率。
2.引入其他推荐算法
综合考虑其他推荐算法并与Apriori算法结合，提高推荐效果。
3.推荐系统实现
在完善算法模型后，编写推荐系统实现，并对系统进行测试和评估，同时进行算法的调整和优化。
四、总结
本报告介绍了基于AWS云平台GPU集群加速的Apriori算法的研究和应用的中期工作情况，并提出了存在的问题和解决方案以及下一步工作计划。未来将继续优化算法，结合其他推荐算法，实现高效的电商推荐系统。