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基于Spark的并行推荐算法的研究与实现的任务书
任务书
一、任务名称：
基于Spark的并行推荐算法的研究与实现
二、任务背景：
随着物联网、大数据等技术的不断发展和普及，数据量与数据种类不断增多、数据密度不断提高，为推荐算法提供了更广泛和更深入的应用场景。在大数据环境下，传统的推荐算法面临着计算速度慢、运行效率低等问题，需要引入分布式计算框架来提高计算效率和并行处理能力。Spark是一种基于内存的、快速的、可扩展的分布式计算框架，具有高效的内存管理、丰富的API支持以及强大的扩展性。
三、任务内容：
本课题旨在探讨在Spark上实现一种基于用户-物品协同过滤的推荐算法，以提高推荐系统的准确率和速度。具体任务包括：
1.研究用户-物品协同过滤算法的基本流程和思想，包括相似性度量、用户兴趣模型、推荐计算等方面的内容。
2.利用Spark框架搭建分布式计算环境并实现基于用户-物品协同过滤的推荐系统，通过并行化计算提高计算效率和准确率。
3.设计模型评价指标，评估并比较所实现的推荐算法与其他经典推荐算法的准确性和效率。
四、任务步骤：
1.研究推荐算法的基本理论和实现方式，并熟悉Spark框架的相关技术和应用。
2.调研并选择适合的数据集，对数据集进行预处理和清洗，提取用户行为数据和物品信息。
3.设计并实现基于用户-物品协同过滤算法的推荐系统，并在Spark上实现分布式计算、并行处理和内存管理等功能。
4.设计模型评价指标，建立评价体系，评估推荐系统的准确性和效率，进行参数优化和算法改进。
5.撰写论文，总结实验结果和理论分析，提出未来研究的展望和建议。
五、实验条件和要求：
1.硬件要求：支持Spark框架的计算机群集，每台计算机内存不少于8GB。
2.软件要求：Java编程环境，Spark分布式计算框架。
3.数据要求：选择合适的公开数据集进行实验，数据集应包含用户行为数据和物品信息。
六、预期成果：
1.完成基于Spark的并行推荐算法的研究和实现，并实现数据集的预处理和清洗。
2.设计模型评价指标，评估算法的准确性和效率，分析评估结果并提出改进方案。
3.撰写论文，总结实验结果和理论分析，提出未来研究的展望和建议。
七、参考文献：
[1]柯扬，侯力，基于Hadoop的大数据推荐系统实现[J].计算机工程与应用，2015，51(18)：170-174.
[2]刘彦展，谈凯，基于用户-物品协同过滤推荐算法实现[J].计算机知识与技术，2015(6)：1-4.
[3]LiW,SunY,LiuH.CollaborativeFilteringRecommendationAlgorithmBasedonSparkPlatform[J].JournalofSoftware,2016,27(4):811-826.