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基于Hadoop平台的个性化推荐算法研究与应用的任务书
任务书：
一、研究背景
随着信息时代的到来，人们日常生活中产生的数据量不断增大，如何从这些数据中获取有用的信息成为了人们关注的焦点。而在电商、社交网络等领域中，个性化推荐已经成为了用户体验的重要组成部分，也是各大互联网企业的核心竞争力之一。Hadoop平台为处理和分析海量数据提供了有效的工具和技术，因此研究基于Hadoop平台的个性化推荐算法，具有重要的理论和应用价值。
二、任务目标
本项目旨在研究基于Hadoop平台的个性化推荐算法，并应用于电商网站中，使得电商网站提供更加精准、个性化的商品推荐服务。具体目标如下：
1、熟悉Hadoop平台和基于Hadoop的推荐算法。
2、收集和清洗电商网站的用户行为数据，导入Hadoop平台进行分析处理。
3、根据分析结果，构建个性化推荐算法，并对其进行测试和优化。
4、将算法应用于电商网站中，提供个性化商品推荐服务，并进行用户满意度调查和统计分析。
三、任务内容
1、理论研究
（1）Hadoop平台介绍：包括Hadoop的概念、架构、生态系统等方面的介绍。
（2）个性化推荐算法概述：介绍当前主流的推荐算法，如基于协同过滤的算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等。
（3）基于Hadoop的推荐算法实现：讨论如何将个性化推荐算法移植到Hadoop平台上实现，并考虑数据存储和处理的方案。
2、实践操作
（1）数据收集：收集电商网站的用户行为数据，包括点击商品、购买商品、浏览记录等。
（2）数据清洗与存储：对收集的数据进行清洗和删减，将数据存储到Hadoop平台中。
（3）数据分析：使用Hadoop平台进行数据分析，包括数据预处理、特征抽取、模型训练等。
（4）个性化推荐算法的实现与优化：根据分析结果，构建个性化推荐算法，并对其进行测试和优化。
（5）应用与评估：将算法应用于电商网站中，提供个性化商品推荐服务，并进行用户满意度调查和统计分析。
四、计划进度
本项目预计共计3个月，计划进度如下：
第1个月：
（1）研究Hadoop平台和推荐算法相关理论。
（2）收集和清洗电商网站的用户行为数据。
（3）将数据存储到Hadoop平台中。
第2个月：
（1）使用Hadoop平台进行数据分析。
（2）构建个性化推荐算法，并对其进行测试和优化。
第3个月：
（1）将算法应用于电商网站中，提供个性化商品推荐服务。
（2）进行用户满意度调查和统计分析。
五、预期成果
1、研究报告：包括研究背景、研究目的、研究方法、研究结果等。
2、个性化推荐算法：能够将算法移植到Hadoop平台上实现，并能够应用于电商网站中，提供个性化商品推荐服务。
3、数据集：电商网站的用户行为数据集。
4、应用案例：电商网站提供了更加个性化的商品推荐服务，用户满意度得到提升。