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云计算技术在协同过滤推荐中的应用研究的开题报告

一、选题背景和意义

协同过滤推荐是一种较为常见且实用的推荐方法，它基于用户之间的历史行为数据，分析用户对于物品的偏好，从而给用户推荐喜好的物品。然而，传统的协同过滤推荐算法存在着计算时间长、准确率低等问题，严重影响了推荐系统的性能和用户体验。为了解决这些问题，近年来，云计算技术被引入到推荐系统中，通过云计算平台提供的计算能力和存储能力，对大规模数据进行分布式计算，提高协同过滤推荐的效率和准确率。因此，研究云计算技术在协同过滤推荐中的应用具有重要意义。

二、研究内容和目标

本文旨在研究云计算技术在协同过滤推荐中的应用，主要包括以下内容：

1.对协同过滤推荐算法进行分析，探究其计算过程的瓶颈。

2.介绍云计算技术的概念和基本原理，探究其在协同过滤推荐计算中的优势和应用形式。

3.基于云计算平台实现协同过滤推荐算法，在实验中对比传统算法和云计算算法的推荐准确性和效率。

4.对研究结果进行分析和总结，探究云计算技术在协同过滤推荐中的应用效果和未来发展方向。

三、研究方法和步骤

1.调研相关文献，了解协同过滤推荐算法和云计算技术的发展现状和应用。

2.分析协同过滤推荐算法的计算过程，找出瓶颈。

3.介绍云计算技术的概念和基本原理，探究其在协同过滤推荐计算中的优势和应用形式。

4.基于云计算平台实现协同过滤推荐算法，进行实验测试。

5.对实验结果进行分析和总结，探究云计算技术在协同过滤推荐中的应用效果和未来发展方向。

四、研究预期成果

1.建立协同过滤推荐算法模型，在云计算平台上实现分布式计算，提高算法的效率和准确性。

2.分析实验结果，比较传统算法和云计算算法在推荐准确性和效率上的差异。

3.探究云计算技术在协同过滤推荐中的应用现状，并提出未来发展方向和优化建议。

以上就是本文的开题报告，希望能够得到大家的支持和指导。