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基于广义矩阵分解的协同过滤推荐算法研究的任务书
任务书
一、背景
随着互联网技术的不断发展，网上购物、社交娱乐和线上教育等服务已经变得愈发普及。随之而来的是海量数据产生和存储，如何从这些数据中利用智能算法提取价值信息，以提高用户体验和商业价值已经成为了智能化发展的热点问题。协同过滤推荐算法就是其中非常重要的一个方向。目前，协同过滤推荐算法已经得到了广泛的应用。
二、任务
本次任务旨在研究基于广义矩阵分解的协同过滤推荐算法，并通过实验和分析验证该算法的有效性。
三、任务分解
1.学习协同过滤推荐算法原理，重点理解矩阵分解和梯度下降算法。
2.学习广义矩阵分解算法，掌握其原理和实现方式。
3.选择数据集进行实验，包括用户和物品的评分矩阵以及用户和物品的特征矩阵。
4.实现基于广义矩阵分解的协同过滤推荐算法，并运用该算法进行实验。
5.对实验结果进行分析，比较基于广义矩阵分解的协同过滤推荐算法与其他算法的表现，探究广义矩阵分解的优缺点。
四、要求
1.学习任务以科研论文形式撰写，要求文章结构严谨，语言通顺、准确、流畅，符合学术规范要求。
2.学习任务请根据要求，主动积极学习，并参加相关讨论、动手实践，熟悉相关的软件开发工具，完成任务。
3.实验要求掌握相关的编程技术，并对实验结果进行系统性的分析、论证和总结。
4.撰写论文要求使用Word编写，要求排版整齐美观、格式规范。
五、时间要求
本次任务将在两个月内完成。第一周为学习协同过滤推荐算法原理，第二周为学习广义矩阵分解算法及实现方式，第三至第七周为选取数据集进行实验，实现算法并运用于实验，第八周为对实验结果进行分析和文献撰写。具体时间安排如下：
第1周：研究协同过滤推荐算法原理。
第2周：研究广义矩阵分解算法原理及实现方式。
第3-7周：选取数据集进行实验，实现算法并运用于实验。
第8周：对实验结果进行分析和论文撰写。
六、参考文献
1.Koren,Y.,Bell,R.,&Volinsky,C.(2009).MatrixFactorizationTechniquesforRecommenderSystems.Computer,42(8),30-37.
2.Hu,Y.,Koren,Y.,&Volinsky,C.(2008).CollaborativeFilteringforImplicitFeedbackDatasets.ProceedingsoftheEighthIEEEInternationalConferenceonDataMining,263-272.
3.Lee,J.D.,Sun,D.L.,&Pfister,H.(2013).Efficientoptimizationforlineardynamicalsystemwithapplicationstohumanmotionmodelling.ProceedingsofAdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,776-784.
4.Rennie,J.D.,&Srebro,N.(2005).FastMaximumMarginMatrixFactorizationforCollaborativePrediction.ProceedingsoftheInternationalConferenceonMachineLearning,713-720.
5.Salakhutdinov,R.,&Mnih,A.(2008).ProbabilisticMatrixFactorization.ProceedingsofAdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,1257-1264.