面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法的研究与实现的任务书.docx

面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法的研究与实现的任务书
任务书
任务主题：面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法的研究与实现
任务目的：本任务的目的是研究面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法，并实现该算法以提升电子商务网站的商品推荐准确性和推荐效率。
任务描述：
在当前的电子商务网站中，推荐系统已成为必不可少的一部分。它可以为用户提供个性化的商品推荐，扩大用户的购买范围，提升电商的销售额。其中协同过滤推荐算法是应用较为广泛的一种算法。该算法是以用户历史行为为基础，通过对相似用户或相似商品间的关联度进行计算，得出推荐结果。但是，当历史行为数据稀疏时，推荐算法的准确性和推荐效率都会受到较大的影响。因此，需要研究针对稀疏性数据的协同过滤推荐算法，并实现该算法。
具体任务如下：
1.研究协同过滤推荐算法的原理和流程，重点掌握面向稀疏性数据的算法思想。
2.收集电子商务网站的商品数据和用户历史行为数据，构建适合本任务的数据集。对数据集进行处理，分析数据的稀疏性，并对数据进行填充或降维处理，以提高数据的密度。
3.基于研究结果，设计面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法。该算法需要考虑用户的兴趣变化、商品的时效性等因素，以提高推荐结果的准确性和推荐效率。
4.根据算法设计，编程实现面向稀疏性数据的协同过滤推荐算法。实现时需考虑算法的时间和空间复杂度，并通过调试和测试，保证程序的正确性和稳定性。
5.基于实现结果，进行实验验证，评测算法的推荐准确性和推荐效率。将结果进行分析和解释，并提供优化建议。
任务要求：
1.对电子商务网站、推荐系统等相关知识掌握熟练程度。熟练掌握Python、Java等编程语言。
2.对协同过滤算法有较深入的理解，熟悉常见的协同过滤推荐算法，了解面向稀疏性数据的算法思想。
3.能够熟练运用数据处理和分析工具，如Pandas、NumPy、Scipy等。能够使用推荐算法实现数据挖掘、机器学习等方面的工作。
4.具有团队合作意识和沟通能力，能积极配合其他成员完成任务。
任务成果：
1.包括算法研究报告、实现代码、测试数据、实验报告等。
2.算法研究报告包括研究问题、相关工作、算法设计、数据预处理、实验验证等内容。要求报告言简意赅、逻辑清晰，说明问题深入，分析严谨。
3.实现代码需提供详细注释，方便他人阅读。代码规范，易理解，实现效果稳定。
4.测试数据需包含任务进行所需数据集和测试用例，实验报告需对算法的准确性和效率进行评估，并分析结果。
参考文献：
[1]比尔·斯蒂弗斯.协同过滤的路径[M].机械工业出版社,2017.
[2]多恩德·阿格扎尔,哈维·李盖.面向稀疏性数据的协同过滤算法研究[J/OL].计算机科学与探险,2020,16(1):37-45.
[3]何馥文,林婉莹,蔡德本,等.电子商务网站中的协同过滤推荐算法研究[J].电子商务,2019(10):44-48.