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引言在这次 AI 课程中，我们学习了关于人工智能的基本概念、技术和应用。作为结课作业，我们将通过一个综合项目来展示所学知识，并加深对 AI 领域的理解。以...

引言在这次 AI 课程中，我们学习了关于人工智能的基本概念、技术和应用。作为结课作业，我们将通过一个综合项目来展示所学知识，并加深对 AI 领域的理解。以下内容将介绍项目的目标和实施方案。项目目标本次结课作业的目标是设计和实现一个基于机器学习的推荐系统，通过使用不同的算法和模型来预测用户对电影的评分。具体目标如下：数据收集与预处理从不同来源收集电影评分数据，并进行数据清洗、整理和预处理，以准备用于模型训练数据集划分将收集到的数据集划分为训练集和测试集，以便在训练集上训练模型，并在测试集上评估模型的性能模型选择与训练根据项目需求，选择适合的机器学习算法或模型（如协同过滤、矩阵分解等），并在训练集上训练模型模型评估与调整使用测试集评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高预测准确性和泛化能力推荐结果展示根据模型预测结果，生成针对不同用户的电影推荐列表，并将推荐结果以可视化的方式展示给用户项目实施方案为了实现上述目标，我们将按照以下步骤进行项目实施：数据收集与预处理时间安排与进度计划本次结课作业的时间安排为两周，具体计划如下：第一周完成数据收集与预处理、数据集划分以及模型选择与训练。要求在第一周结束时提交初步的代码框架和阶段性成果报告第二周完成模型评估与调整、推荐结果展示以及最终成果报告的撰写。要求在第二周结束时提交完整的结课作业代码和报告请注意，在项目实施过程中，应保持与教师沟通并汇报进展情况，以便及时解决问题和获取指导。同时，要合理分配时间，确保按时完成项目。报告撰写要求结课作业报告应包括以下内容：项目概述简要介绍项目背景、目的、意义和实施方案数据集描述详细描述所使用的数据集来源、数据结构、特征等信息模型设计与实现详细阐述所选择的机器学习算法或模型的设计思路、原理、实现方法和参数设置等模型评估与结果分析给出模型在测试集上的评估结果，包括准确率、召回率、F1 分数等指标，并进行结果分析，说明模型的优缺点以及可改进的方向推荐结果展示展示推荐系统的结果，包括针对不同用户的电影推荐列表以及可视化展示方式