基于矩阵分解的协同过滤算法的并行化研究与实现任务书.docx

基于矩阵分解的协同过滤算法的并行化研究与实现任务书
任务书
1.研究背景：
推荐系统是处理海量信息的重要工具，尤其在电子商务、社交网络、新闻、音乐等领域中得到了广泛的应用。协同过滤算法是一种常用的推荐算法，可以根据用户的行为特征及历史偏好，预测用户对物品的偏好程度。基于矩阵分解的协同过滤算法是其中的一种，通过将用户-物品矩阵进行低秩分解，得到用户和物品的隐含因子向量，用于预测用户对未评价物品的喜好程度。然而，由于涉及到大矩阵分解和大量数据处理，计算开销非常巨大，执行效率也较低。因此，如何提高算法的运行效率和处理能力是迫切需要解决的问题。
2.研究目的
本研究的目的是探讨基于矩阵分解的协同过滤算法的并行化研究，并实现一个高效的、能够处理大规模数据的并行化算法，以提高执行效率和处理能力。
3.研究内容
1）对基于矩阵分解的协同过滤算法的基本原理进行研究和分析，掌握其核心思想和算法流程。
2）研究基于矩阵分解的协同过滤算法的并行化处理方法，探索如何将大矩阵分解和大量数据处理并行化，以提高运行效率和处理能力。
3）编写算法程序，实现并行化算法，并测试其性能。通过比较并行化算法和传统算法的性能差异，验证算法的有效性。
4）优化并行化算法，探索进一步提高算法执行效率和处理能力的可能性。
4.研究方法
1）文献调研：对基于矩阵分解的协同过滤算法的相关文献进行综述和分析，了解其基本原理及优化方法。
2）分析并行化方法：对矩阵分解算法及其数据处理过程进行深入探究，寻找并行化的切入点，探索并行化算法的实现方法。
3）编写程序：采用C++语言编写并行化算法程序，并进行测试和优化。
4）性能测试：通过对不同规模的数据集进行测试比较并行化算法与传统算法的性能差异，验证算法的有效性。
5.预期成果
1）完成基于矩阵分解的协同过滤算法的并行化研究，找到算法的并行化切入点。
2）编写出能够高效处理大规模数据的并行化程序，并进行性能测试和优化，提高算法的执行效率和处理能力。
3）撰写一篇研究报告，详细介绍算法的实现过程、实验结果和性能分析，结果可用于推荐系统的实际应用。
6.研究难点
1）矩阵分解算法的并行化处理方法的确定。
2）并行化算法的程序编写和性能测试。
3）算法的优化，提升处理能力的同时保持时间复杂度不变。
7.研究计划
任务名称计划时间完成情况
1.文献综述第1周-第2周已完成
2.算法原理研究第3周-第4周已完成
3.并行化算法设计第5周-第6周已完成
4.程序编写第7周-第8周已完成
5.性能测试与分析第9周-第10周已完成
6.算法优化第11周-第12周已完成
7.撰写研究报告第13周-第14周已完成
8.答辩准备第15周-第16周已完成
8.研究经费
本研究无需经费支持。
9.参考文献
1）Koren,Y.(2010).Collaborativefilteringwithtemporaldynamics.CommunicationsoftheACM,53(4),89-97.
2）Salakhutdinov,R.,&Mnih,A.(2008).Probabilisticmatrixfactorization.Advancesinneuralinformationprocessingsystems,20,1257-1264.
3）Pan,R.,&Tang,J.(2008).Improvedcollaborativefilteringrecommendersystems.Proceedingsofthe2008EighthIEEEInternationalConferenceonDataMining,547-556.