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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

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精品文档---下载后可任意编辑云计算技术在协同过滤推举中的应用讨论的开题报告一、选题背景和意义协同过滤推举是一种较为常见且有用的推举方法,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,从而给用户推举喜好的物品。然而,传统的协同过滤推举算法存在着计算时间长、准确率低等问题,严重影响了推举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举系统中,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,提高协同过滤推举的效率和准确率。因此,讨论云计算技术在协同过滤推举中的应用具有重要意义。二、讨论内容和目标本文旨在讨论云计算技术在协同过滤推举中的应用,主要包括以下内容:1. 对协同过滤推举算法进行分析,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举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举算法,在实验中对比传统算法和云计算算法的推举准确性和效率。4. 对讨论结果进行分析和总结,探究云计算技术在协同过滤推举中的应用效果和未来进展方向。三、讨论方法和步骤1. 调研相关文献,了解协同过滤推举算法和云计算技术的进展现状和应用。2. 分析协同过滤推举算法的计算过程,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举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举算法,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举中的应用效果和未来进展方向。四、讨论预期成果精品文档---下载后可任意编辑1. 建立协同过滤推举算法模型,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举准确性和效率上的差异。3. 探究云计算技术在协同过滤推举中的应用现状,并提出未来进展方向和优化建议。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。

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