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基于多GPU的协同过滤推荐算法研究及应用的中期报告
本文介绍了基于多GPU的协同过滤推荐算法的研究进展和应用情况，主要包括以下内容：
一、研究背景
随着电子商务的不断发展，个性化推荐系统变得越来越重要。协同过滤算法是一种常用的个性化推荐算法，可以根据用户历史行为预测用户对商品的喜好度。然而，这种算法需要大量的计算资源来处理大规模的数据集，单个GPU无法满足需要。因此，基于多GPU的协同过滤推荐算法成为了研究的重点。
二、研究内容
本研究旨在利用多GPU并行计算能力，提高协同过滤算法的计算速度和精度，具体研究内容包括：
1.实现多GPU并行计算框架。本研究基于CUDA平台，实现了数据分布、任务分配和结果合并等功能。
2.优化协同过滤算法。本研究针对传统协同过滤算法中的矩阵分解、评分预测和推荐排序等环节进行了优化，提高了算法的精度和效率。
3.实现实时推荐系统。本研究利用已有的数据集，实现了一个基于多GPU的实时推荐系统，可以根据用户实时的行为和反馈进行推荐。
三、研究成果
本研究的主要成果包括：
1.完成了多GPU并行计算框架的设计和实现，实现了数据分布、任务分配和结果合并等功能。
2.优化了协同过滤算法中的矩阵分解、评分预测和推荐排序等环节，提高了算法的精度和效率。
3.实现了一个基于多GPU的实时推荐系统，可以根据用户实时的行为和反馈进行推荐。
四、研究展望
本研究还存在以下问题和不足：
1.目前的实时推荐系统仅利用了已有的数据集，对于新用户和新商品的推荐还需要进一步研究。
2.目前的多GPU并行计算框架还需要进一步优化，提高性能和稳定性。
3.本研究只涉及了协同过滤算法的优化和并行计算框架的实现，对于其他类型的个性化推荐算法的研究还需要进一步深入。