题目：基于协同过滤的电影推荐系统的设计与实现

信息技术和互联网的高速发展，使人们从信息匮乏的时代进入了信息过载的时代。当用户对需求很明确的时候，可以通过关键字在搜索引擎中很快的找到目标数据。很多时候用户并不完全明确自己的需求，或者无法寻找到合适的关键字来描述自己的需求，又或者他们对通过搜索引擎获取的目标信息还不完全满意，不能满足用户的个性化需求。因此推荐引擎出现了，它通过机器学习用户的行为习惯，分析用户的个性化特性，从而针对性向用户推荐其可能感兴趣的信息。随着推荐引擎的出现和普及，用户获取信息的方式也从在搜索引擎中输入关键字获取筛选结果，转换到更加符合用户习惯的信息发现。

在这样的背景下，我们很有必要顺应时代的发展，学习和研究推荐系统，将其应用在各个领域，本文以设计一个电影推荐系统为主线深入研究协同过滤算法。首先对推荐系统的基本知识和协同过滤算法进行详细的介绍，接着通过研究阐述协同过滤推荐系统中通常会遇到的一些瓶颈和问题，如数据稀疏性问题、冷启动、可拓展性等，总结目前解决这些问题的一些方案。然后通过比较基于项目、基于用户及基于模型的协同过滤算法进行比较，从不同的方面针对这些问题提出改进方案，并阐述其可行性，并利用研究成果实现一个基于协同过滤的电影推荐系统 。

通过研究与实现得出，基于用户的协同过滤算法适合用户较少的场景，时效性强，实时性较差，基于项目的协同过滤算法适合项目较少的场景，长尾物品丰富，实时性高，有较强的推荐理由，基于模型的协同过滤算法适合实时性较高的场景，实时性高，准确率高。