分布式推荐系统：基于改进协同过滤算法的研究与实现

"这篇论文详细探讨了基于改进协同过滤算法的分布式推荐系统的设计与实现，适合计算机科学、数据科学和人工智能领域的学生及研究人员阅读。作者针对传统协同过滤算法在处理大数据时存在的效率低下问题，提出了采用分布式计算和存储技术的解决方案。论文涵盖了协同过滤算法的原理、相关工作、系统设计、实现过程、实验评估以及结论与展望，旨在提供一个深入理解与应用协同过滤算法的框架。 协同过滤是一种基于用户行为和兴趣的推荐方法，通过分析用户历史行为，寻找相似用户或物品进行推荐。论文指出，传统的协同过滤算法在处理大规模数据时存在计算量大、存储需求高和实时性差等问题。为解决这些问题，论文引入了分布式计算，将用户-项目矩阵分片存储在多台机器上，提高了存储和计算效率。 在分布式计算基础上，论文提出了改进的协同过滤算法，包括基于领域的协同过滤和基于模型的协同过滤。这两种改进方法旨在提升推荐的准确性和实时性。基于领域的协同过滤考虑了用户的特定兴趣领域，而基于模型的协同过滤则利用机器学习模型来预测用户偏好，从而提高推荐质量。 在实验部分，作者设置了不同的实验条件，分析了系统的性能和推荐准确度。实验结果证实了所提出的分布式推荐系统在处理大数据时的优越性，不仅提升了推荐的准确性，还改善了系统的整体性能。此外，论文还讨论了系统的可扩展性和容错性，为未来的工作提供了改进方向。 这篇毕业论文为研究和实践协同过滤推荐算法的读者提供了详实的理论基础和实用的实现策略，有助于推动推荐系统领域的研究和发展。"