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基于MapReduce的协同过滤推荐算法研究的任务书
任务书：
一、任务概述
1.1任务背景
随着信息技术的快速发展，互联网产生的数据量也呈现爆炸式的增长。对于信息大量的网络时代，如何从海量信息中挖掘出有用的信息，成为重要的研究领域。在这样的背景下，推荐系统作为一种重要的信息过滤技术，应运而生。协同过滤推荐算法是其中最具代表性的一种方法，它主要是基于用户的历史行为与其他用户的历史行为相比较来实现寻找相似用户所喜好的商品。
在此基础上，MapReduce作为一种大数据计算的模型，也在很大程度上提高了数据处理的效率和准确率。因此，本次研究旨在深入探究基于MapReduce的协同过滤推荐算法研究，在海量数据处理和提高准确率方面得出更为优异的结论。
1.2任务目的
本研究旨在通过对协同过滤推荐算法和MapReduce的深入分析，探讨如何在目前的大数据环境下优化推荐算法的效率和准确度，并在实际场景中应用。
1.3任务内容
主要研究内容包括：
1）协同过滤推荐算法的研究、分析与改进，最大限度地减少计算量和提高精度。
2）基于MapReduce的推荐算法大数据计算框架设计、实现和分析。
3）通过实验和案例分析验证研究成果的正确性和可行性，验证MapReduce在协同过滤推荐算法中的应用效果。
二、任务要求
2.1熟悉机器学习相关理论，对协同过滤推荐算法和MapReduce框架有一定的了解。
2.2具备深入思考和独立分析的能力，能够理解和分析复杂的数学计算问题。
2.3具备一定的程序设计和编码能力，熟悉Hadoop、Spark等数据处理技术，并能熟练使用相关的编程工具。
2.4具备独立开展研究工作的能力，并能对研究过程进行记录和总结。
三、任务进度安排
时间安排：2021年10月份至2022年6月份
任务安排：
1）2021年10月份至2021年12月份：研究协同过滤推荐算法、MapReduce框架，调研相关领域的文献和实际应用案例，确定具体的研究方向和实验内容。
2）2022年1月份至2022年3月份：设计和实现MapReduce计算框架，开展实验并分析研究结果。
3）2022年4月份至2022年6月份：对实验结果进行总结和分析，发表相关论文并进行引用研究。
四、任务成果
1）能够独立开展基于MapReduce的协同过滤推荐算法的研究、分析和设计，并能够在实际场景中应用。
2）能够系统总结和分析研究成果，并撰写SCI论文。
3）能够在国际学术会议上宣讲研究成果，并推广有关的研究成果。
五、参考文献
1.SarwarB,KarypisG,KonstanJ,etal.Item-basedcollaborativefilteringrecommendationalgorithms[C]//Proceedingsofthe10thinternationalconferenceonWorldWideWeb.ACM,2001:285-295.
2.ShanY,LiangY,WangJ,etal.MapReduce-basedparallelK-medoidsclusteringalgorithm[C]//Proceedingsofthe2013internationalconferenceonComputerscienceandelectronicsengineering,ICCSEE2013,March23-24,2013,Hangzhou,China.ACM,2013:185-189.
3.LinJ,DyerC,SunX.Data-intensivetextprocessingwithMapReduce[M].Morgan&ClaypoolPublishers,2010.
4.DeanJ,GhemawatS.MapReduce:Aflexibledataprocessingtool[J].CommunicationsoftheACM,2008,51(1):107-113.
5.ZahariaM,ChowdhuryM,DasT,etal.Resilientdistributeddatasets:Afault-tolerantabstractionforin-memoryclustercomputing[C]//Presentedaspartofthe9thUSENIXSymposiumonNetworkedSystemsDesignandImplementation(NSDI12).USENIX,2012:15-28.