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推荐系统中协同过滤算法的并行化方法研究的中期报告
中期报告：协同过滤算法的并行化方法研究
1.研究背景
随着互联网的发展，推荐系统在电商、社交网络等领域广泛应用。协同过滤算法是推荐系统中常用的算法之一，其主要基于用户历史行为和兴趣相似度进行推荐。然而，随着用户数量不断增加，数据量和计算量也指数级增长，这使得协同过滤算法的计算负担越来越重，导致了计算效率低下的问题。
为了解决这一问题，许多研究人员提出了不同的并行化方法，包括基于图计算框架的并行化方法、分布式协同过滤算法等。本文将探讨协同过滤算法的并行化方法，以提高计算效率和推荐系统性能。
2.研究目的
本研究旨在研究协同过滤算法的并行化方法，探索在不同环境下实现协同过滤算法的高效并行计算。主要的研究目标包括：
-理解协同过滤算法及其基本思想；
-探究协同过滤算法中存在的计算效率低下的原因；
-分析目前协同过滤算法并行化的研究现状；
-设计并实现一种有效的协同过滤算法并行化方法；
-在实验平台上对比分析不同并行化方法的计算效率和推荐效果。
3.研究方法
本研究将采用以下研究方法：
-介绍协同过滤算法及其基本思想；
-分析协同过滤算法中存在的计算效率低下问题；
-探索目前协同过滤算法并行化的研究现状；
-设计并实现基于图计算框架的并行化方法；
-在实验平台上比较不同并行化方法的计算效率和推荐效果。
4.研究计划
1.第一阶段：文献综述和理论分析
时间：5天
内容：
-回顾已有的协同过滤算法及其并行化方法；
-分析协同过滤算法中存在的计算效率低下问题。
2.第二阶段：并行化方法设计和实现
时间：10天
内容：
-设计并实现基于图计算框架的并行化方法；
-在实验平台上实现并行化方法，并测试其计算速度和推荐质量。
3.第三阶段：实验分析和结果总结
时间：5天
内容：
-比较不同并行化方法的计算时间和推荐质量；
-总结研究结果和展望未来研究。
5.预期研究成果
本研究的预期成果包括：
-探究不同并行化方法对协同过滤算法计算效率和推荐效果的影响；
-实现一种有效的基于图计算框架的并行化方法；
-提高协同过滤算法的推荐效率，提高推荐系统性能；
-积累推荐系统的相关经验和技术。
6.参考文献
1.Sarwar,B.,etal.Item-basedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms.Proceedingsofthe10thInternationalConferenceonWorldWideWeb,2001:285-295.
2.Adomavicius,G.,etal.TowardtheNextGenerationofRecommenderSystems:ASurveyoftheState-of-the-ArtandPossibleExtensions.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2005,17(6):734-749.
3.Shen,Y.,etal.ParallelCFonHadoop:ASystematicStudy.Proceedingsofthe3rdInternationalConferenceonIntelligentInformationProcessing,2016:228-239.