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基于用户聚类的协同过滤推荐算法研究的任务书
任务书
一、任务背景：
随着互联网技术的不断发展，人们获取信息和商品的方式也不断改变，互联网已成为影响人们获取信息和购买商品的最重要的途径之一。尤其是网络上的电子商务平台，让人们能够在家中轻松的购买所需的商品，且目前的电子商务平台品类丰富、价格差异较大，用户选择商品时难度较大。因此，为了提高电子商务平台的用户满意度，商家或电子商务平台一般会利用协同过滤算法来为用户推荐商品。
协同过滤算法是一种广泛应用于推荐系统的算法。该算法的出发点是人们偏好相同或相似的商品，因此通过分析不同用户对商品的偏好来计算相似度，推荐给用户与其喜好相似的商品。然而，协同过滤算法的效果往往存在很大的局限性，如推荐结果敏感度较低、长尾效应等问题。
为改进协同过滤算法，基于用户聚类的协同过滤算法应运而生。这种算法通过将用户按照不同的特征进行划分成若干个群体，从而更好地解决了上述问题。本次课程设计旨在研究基于用户聚类的协同过滤算法的实现方法和应用效果。
二、任务目的：
1.研究基于用户聚类的协同过滤算法的原理和实现方法，深入了解该算法中涉及的相关概念和技术。
2.通过Python编程实现基于用户聚类的协同过滤算法，并通过实例应用展示算法的有效性。
3.使用现有数据集进行实验，评估算法的推荐效果，分析算法的优劣点。
三、任务要求：
1.深入了解协同过滤算法和基于用户聚类的协同过滤算法的原理，熟悉相关的数学模型和算法。
2.利用Python编程语言实现基于用户聚类的协同过滤算法，并能够通过简单的例子轻松地解释算法原理。
3.使用开放数据集或自有收集数据集进行算法验证，通过实验分析算法的优越性和局限性。
4.撰写一份不少于10页的课程设计论文，分析算法背景、实现过程、实验结果和讨论。
5.课程结束时，准备一份PPT文件，对课程设计的主要内容和研究成果进行汇报。
四、调查研究方法：
1.文献阅读:通过阅读相关学术论文，纵向和横向比较不同算法的优劣，提出自己的见解与思考。
2.数据分析:采用实验来验证算法的推荐效果，要选择有代表性的数据集，并使用统计分析方法对实验结果进行分析和讨论。
3.编程实现:使用Python编程实现基于用户聚类的协同过滤算法，分析代码解释各个参数的意义和调用的库的功能。
五、计划进度：
1.第一周：熟悉并掌握协同过滤算法和基于用户聚类的协同过滤算法的原理，撰写课程设计的开题报告。
2.第二周：使用Python编程语言实现基于用户聚类的协同过滤算法，并掌握相关库的基本使用方法。
3.第三周：使用开放数据集或自有数据集进行实验，评估算法的效果和局限性。
4.第四周：对实验所得的数据进行分析并撰写课程设计论文。同时准备英文摘要和完成PPT汇报。
5.第五周：完成课程设计论文的修改和审阅，提交设计论文。
六、任务成果：
1.一份不少于10页的设计课题论文。
2.一个能够完成用户聚类协同过滤算法的Python程序，程序中要含有注释和详细的说明文档。
3.一个汇报用的PPT文件，展示算法实现的方法、结果和讨论。
4.数据集和实验结果的整理总结。
5.在汇报中对算法的优点和局限进行客观分析与总结。