基于双重聚类推荐系统的设计与实现的任务书任务题目：基于双重聚类推荐系统的设计与实现任务背景：随着互联网的不断发展，人们对于信息获取和消费也越来越依赖于网络。在网上购物、学习、娱乐等方面，用户所面临的选项越来越多，而如何快速地找到自己所需的信息或产品则成为了一个大问题。为解决这一问题，推荐系统应运而生。推荐系统是一种基于用户历史行为、个人兴趣、商品特征等多维度信息，对用户进行个性化推荐的一种应用系统。传统的推荐系统通常采用协同过滤算法或基于内容的推荐算法，这些算法都有各自的优缺点。近年来，双重聚类算法逐渐应用到推荐系统中，能够达到更好的推荐效果。任务内容：本任务要求设计一个基于双重聚类推荐算法的推荐系统，并实现该系统。具体要求如下：1.对数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等。2.设计双重聚类算法，对用户和商品进行双重聚类。3.根据用户和商品的聚类结果，给用户推荐商品，给商品推荐用户。4.实现推荐系统的用户注册、登录、修改个人信息、查看历史推荐等功能。5.实现推荐系统的后台管理功能，包括添加商品、修改商品信息、删除商品等。任务要求：1.使用Java或Python等编程语言实现推荐系统。2.数据集可使用公共数据集，或自行采集数据。3.实现的推荐系统应该具有一定的交互性，可以通过UI界面进行操作。4.任务完成后，需要提交一份实验报告，报告应包含系统设计的详细说明、系统界面截图、系统性能测试结果等。参考资料：1.Krestel,R.,Fankhauser,P.,&Nejdl,W.(2009).Latentdirichletallocationfortagrecommendation.InProceedingsofthethirdACMconferenceonRecommendersystems(pp.61-68).2.Yang,J.,Zhang,D.,&Xu,X.(2010).Adoubleclusteringbasedapproachtoonlineproductrecommendation.ExpertSystemswithApplications,37(10),6735-6742.3.阳志强,陈愉,&王军.(2014).基于双重聚类算法的个性化推荐系统.计算机工程与科学,36(4),698-704.