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基于Hadoop的推荐算法的研究与应用的中期报告
一、研究背景
随着大数据时代的到来，数据量的爆炸性增长给推荐算法和推荐服务提出了更高的要求。而Hadoop作为一种分布式数据处理技术，其无疑为解决这一问题提供了很好的解决方案。因此，本项目旨在基于Hadoop平台研究推荐算法，并应用到推荐系统中。
二、研究目标
本项目的主要研究目标包括：
1.研究常用的推荐算法，在Hadoop平台上实现这些算法。
2.将实现的算法应用到一个实际的推荐系统中，评估其推荐效果。
3.探索基于Hadoop的推荐系统的扩展性和可靠性，并提出优化方案。
三、研究方法
1.数据收集：从公开数据集或爬虫等方式收集需要的数据。
2.数据预处理：将收集到的数据进行一定的清洗、过滤和转换处理，满足算法的输入要求。
3.算法实现：实现常用的推荐算法，并基于Hadoop平台进行分布式计算。
4.推荐系统实现：将实现的算法应用到推荐系统中，并进行测试。
5.优化方案：探索基于Hadoop的推荐系统的扩展性和可靠性，提出优化方案。
四、预期成果
1.实现基于Hadoop平台的推荐算法。
2.应用实现的算法到一个实际的推荐系统中，并评估其推荐效果。
3.提出基于Hadoop的推荐系统的扩展性和可靠性优化方案。
五、进展情况
目前已完成以下工作：
1.收集了一批电影评分数据，对数据进行了清洗和转换处理。
2.实现了基于Hadoop平台的协同过滤算法，并进行了初步测试。
3.开始着手将实现的算法应用到推荐系统中。
六、存在问题
1.数据量较大时，计算速度较慢。
2.需要进一步探索如何将推荐结果可视化呈现。
3.系统的扩展性有待优化。
七、下一步工作
1.完善推荐系统功能，增加推荐结果的可视化呈现等功能。
2.探索优化基于Hadoop的推荐系统的可扩展性和性能。
3.开始着手实现其他常用的推荐算法。