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基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统研究的任务书
1.研究背景及意义
随着互联网时代的来临，商品和服务的种类越来越丰富多样。在这样的背景下，推荐系统应运而生，为消费者提供了更为便捷的购物体验。推荐系统是一种基于用户历史行为和个人兴趣爱好的推荐算法，能够自动化地分析用户偏好，为用户提供个性化的推荐服务。目前，推荐系统已经广泛应用于电商、新闻、社交网络等领域，取得了很好的效果。
其中，基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统是近年来发展较快的一种方向。非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization，NMF）是一种流行的线性分解方法，能够将原始矩阵分解成两个非负矩阵的乘积，因此可以在推荐系统中应用于对用户和商品的特征进行提取和表示。同时，聚类算法可以将用户和商品进行分组，从而推荐相关组别的商品给用户，提高推荐的精确度和效率。因此，本研究旨在通过基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统，提高推荐的准确度和效率，满足用户的需求体验，为推荐系统的发展做出贡献。
2.研究的目标
本研究的目标是构建一个基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统，提高推荐的准确度和效率，提高用户对推荐结果的满意度。具体包括以下几个方面：
（1）研究非负矩阵分解和聚类算法的原理，了解其在推荐系统中的应用方法和局限性。
（2）构建推荐系统的数据模型，包括用户和商品的特征提取和表示，以及聚类结果的生成。
（3）对推荐系统进行算法实现和测试，评估推荐效果和准确度。
（4）优化算法策略和参数，提高推荐效率和用户体验。
（5）开发推荐系统的相关应用，利用推荐结果为用户提供更为便捷的购物体验。
3.研究内容和方法
（1）研究非负矩阵分解与聚类算法的原理和应用方法
本研究将系统研究非负矩阵分解与聚类算法的理论基础和应用范围，探讨其在推荐系统中的作用和优化方法，为构建基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统提供理论支持。
（2）构建推荐系统的数据模型
本研究将对推荐系统的数据模型进行设计和构建，包括用户和商品的特征提取和表示，以及聚类结果的生成。其中，将研究基于非负矩阵分解的特征提取方法，以及基于K-means聚类算法的分组策略。
（3）对推荐系统进行算法实现和测试
本研究将根据构建的数据模型，对基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统进行算法实现和测试，评估推荐效果和准确度。其中，将针对真实样本数据进行测试，以验证算法的可行性和优越性。
（4）优化算法策略和参数
本研究将根据评估结果，对算法策略和参数进行优化，提高推荐效率和用户体验。主要包括对非负矩阵分解和聚类算法的参数调整、对推荐模型的优化调整等。
（5）开发推荐系统的相关应用
本研究将开发基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统应用，利用推荐结果为用户提供更便捷的购物体验。其中，将研究推荐系统的应用场景和开发工具，开发实用性强的推荐系统应用。
4.研究计划
（1）任务起止时间：2022年1月至2022年12月
（2）具体任务安排：
1）数据采集与预处理，包括：构建用户和商品的关联数据集，进行数据清洗和预处理等。
2）研究非负矩阵分解与聚类算法的原理和应用方法，验证其在推荐系统中的适用性。
3）构建推荐系统的数据模型，包括特征提取和表示、聚类等功能。
4）对推荐系统进行算法实现和测试，评估推荐效果和准确度。
5）优化算法策略和参数，提高推荐效率和用户体验。
6）开发基于非负矩阵分解与聚类算法的推荐系统应用，提高应用的实用性。
7）撰写研究论文，进行研究成果总结和推广。