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基于Spark的个性化电影推荐系统的设计与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着互联网技术的快速发展，人们在进行消费和娱乐过程中越来越依赖于网络和移动互联网平台。随着数据生成量的增加和数据存储成本的降低，推荐系统成为了越来越多企业和个人关注的焦点。推荐系统可以根据用户的历史行为和兴趣爱好，给用户推荐个性化的产品和服务，提升用户体验和消费转化率。而电影推荐系统是推荐系统的重要组成部分，能够为用户提供个性化的电影推荐，提高用户满意度。
二、任务目的
本任务的目的在于设计和实现一种基于Spark开发的电影推荐系统，能够通过Spark中基于协同过滤的推荐算法，从历史购买和浏览数据中挖掘用户行为和偏好，实现个性化推荐。本任务的实现需要掌握基本的推荐算法和Spark的使用，能够将其应用于电影推荐系统构建过程中，提升系统的推荐质量及性能。
三、任务要求和步骤
本任务的实现分为以下步骤：
1.数据准备：从公开数据集中获取电影数据、用户行为数据，并对数据进行清洗和预处理，为推荐算法构建做准备；
2.Spark环境搭建：安装Spark运行环境，并配置环境变量，保证Spark运行正常；
3.协同过滤算法学习：学习协同过滤算法原理和实现方法，理解Spark中协同过滤算法的优化和使用；
4.算法实现：根据协同过滤算法原理和Spark的实现方法，设计和实现电影推荐系统；
5.系统性能测试：利用准备好的测试数据集，对系统的运行性能进行评估。
要求：
1.数据清洗和预处理包括了数据采集、数据清洗、数据格式转换等工作。需要将数据清洗并组织成可供Spark处理的格式，以便于后期的算法实现和模型训练。
2.Spark环境搭建具备Spark应用程序开发环境搭建能力，掌握Spark开发基础知识，并熟练使用SparkAPI中的基本函数，能够在Spark环境下编写简单的Spark应用程序。
3.Spark协同过滤算法实现掌握基本的协同过滤算法，熟悉Spark中的开发及调试和测试，具备通过Spark协同过滤算法推荐系统的能力。
4.系统性能测试具备基本的测试方法和测试技术能力，能够利用测试工具或测试框架，对电影推荐系统的性能进行评估，不同的测试指标包括精准率，召回率和推荐效率等指标。
四、完成要求和时间安排
本任务的完成需求是完成一个基于Spark协同过滤算法的电影推荐系统，并对其进行性能测试。完成时间为两周。
1.第一周（3天）：数据准备，包括挖掘公开数据集信息并对数据格式进行清洗处理，转换成Spark可以识别的数据格式。
2.第二周（5天）：Spark环境搭建和协同过滤算法学习，包括安装Spark运行环境、配置环境变量，然后学习协同过滤算法原理和实现方法。
3.第三周（6天）：完成算法实现和系统性能测试，以及制作PPT进行汇报。
五、任务汇报
汇报要求：以PPT形式汇报完成的任务，包括任务的背景和目的、完成思路和方法、系统实现情况、系统性能测试结果和总结等。演讲时需要突出电影推荐系统的创新点和实用性，以及利用Spark实现推荐系统的优越性和应用前景。汇报时间为15分钟，普通话为主。
六、参考文献
1.张展，王咏梅，覃振华.大数据下的推荐系统技术研究[J].电子技术应用,2016,42(19):89-93.
2.何帆.推荐系统及其算法综述[J].数据分析与知识发现,2018,2(1):1-12.
3.苏文.基于Spark的web数据分析和电影推荐系统的设计与实现，广州大学硕士论文，2017
4.张志勇，王博，崔天雄，等.基于支持向量回归的电影评分预测研究[J].计算机工程与应用,202012,56(12):168-175.