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基于GPU的协同过滤推荐算法的设计与实现的任务书
任务书
1.任务概述
本次任务是基于GPU的协同过滤推荐算法的设计与实现，旨在探索并解决传统基于CPU的协同过滤算法存在的效率瓶颈问题。该任务需要完成以下内容：
1）研究协同过滤推荐算法的原理和基本思路，分析其应用场景及存在的问题。
2）研究GPU并行计算架构，了解GPU的特点、优势和适用场景等。
3）探究基于GPU的协同过滤推荐算法的实现方式，包括算法设计、并行计算架构的优化和性能提升实现等。
4）通过实现一个基于GPU的协同过滤推荐系统，验证其效果和性能，撰写相关实验报告和论文。
2.任务具体要求
1）任务一：研究协同过滤推荐算法
（1）总结协同过滤推荐算法的原理和基本思路，分析其应用场景及存在的问题。
（2）对比和分析不同类型的协同过滤算法的优缺点，包括基于用户、基于物品和基于模型的协同过滤算法。
（3）探究协同过滤推荐算法的性能瓶颈原因，分析其在大规模数据处理中面临的挑战。
（4）给出协同过滤算法的技术发展趋势和未来研究方向。
2）任务二：研究GPU并行计算架构
（1）了解GPU的特点、优势和适用场景等，探究GPU在大规模数据处理和并行计算中的应用。
（2）深入学习CUDA编程技术，掌握GPU并行计算的核心概念和基本操作。
（3）学习和掌握GPU并行计算架构的优化方法，如使用共享内存和纹理内存、减少全局内存访问、使用流处理器等。
（4）探究GPU在协同过滤推荐算法中的应用和优化方法，分析其能否有效改善协同过滤算法的效率和性能。
3）任务三：探究基于GPU的协同过滤推荐算法的实现方式
（1）基于任务一的研究工作，设计并实现基于GPU的协同过滤推荐算法，并进行实验验证。
（2）考虑协同过滤推荐算法在GPU上的实现方式，包括数据处理、并行化设计和结果优化等。
（3）探究如何利用GPU的特殊结构和优化方法，且有效提高算法的效率和性能。
4）任务四：实现一个基于GPU的协同过滤推荐系统
（1）完成一个基于GPU的协同过滤推荐系统的实现。
（2）对比和分析CPU和GPU实现的协同过滤推荐算法的效率和性能，以及系统实现的可扩展性和可维护性。
（3）撰写相关实验报告和论文，介绍算法的设计和实现，描述实验过程和结构分析结果。
3.任务交付物
1）协同过滤推荐算法的应用场景和存在问题的分析报告，不少于800字。
2）基于GPU的协同过滤推荐算法设计和实现方案的论文，不少于2000字。
3）基于GPU的协同过滤推荐算法实验报告，不少于1000字。
4）基于GPU的协同过滤推荐系统的源代码和技术文档。
4.参考文献
1）L.Qing,W.Jian-min,Futuredevelopmentofcollaborativefilteringalgorithm[J].ComputerEngineeringandDesign,2017.
2）M.Sun,IntroductionofGPUParallelComputingTechnology[J].High-techandNewTechnologyEnterprise,2016.
3）N.BarLev,A.Fadida,AcceleratingCollaborativeFilteringAlgorithmwithGPUs[J].Proceedingsofthe22ndAnnualInternationalConferenceonSupercomputing,2008.
4）N.Qin,X.Wei,GPU-acceleratedParallelRecommenderSystemBasedonStarPU[J].OpenJournalofAppliedSciences,2017.