第六周个人周报-197242-李俊廷

[197242-李俊廷]

一、本周计划任务与实际完成情况

任务	情况	预计用时	实际用时
优化协同过滤推荐算法	完成	2h	2.3h
调整推荐算法权重计算逻辑	完成	1h	1.2h
修复推荐接口数据返回问题	完成	1h	1.1h
优化推荐接口性能	进行中	1.5h	1.5h
参与推荐功能整体测试与问题排查	完成	1.5h	1.5h
支持前端联调，解决接口适配问题	完成	1h	1.2h

二、个人工作中存在的问题及应对措施

不足：

推荐算法在部分用户数据较少时效果不稳定；

权重调整过程中参数选择依赖经验，缺乏系统化方法；

接口性能优化经验不足，对高并发场景考虑不充分。

措施：

引入热门电影补充策略，解决冷启动用户问题；

学习推荐算法调参方法；

研究接口优化方法，提升性能表现。

三、本周学习内容

深入学习协同过滤算法优化方法（相似度计算、评分预测优化）；

掌握推荐算法中权重调整与结果排序策略；

学习接口性能优化基础；

熟悉推荐系统冷启动问题及解决思路；

提升前后端联调问题定位与解决能力。

四、个人对本周工作的感悟

本周的工作重点是对推荐算法进行优化和完善，相比于前期实现基础功能，本阶段更关注推荐结果的质量与系统性能。在不断调整算法权重和优化推荐逻辑的过程中，我逐渐认识到推荐系统不仅是简单的数据计算，更需要结合用户行为特征进行综合分析。同时，在接口优化和联调过程中，我也体会到后端服务稳定性对整体用户体验的重要影响。通过本周的实践，我在推荐算法理解和后端开发能力方面都有明显提升，但也意识到在算法调优和性能优化方面仍有较大提升空间，后续将继续深入学习相关知识。

五、下周计划

继续优化推荐算法，提高推荐准确率和多样性；

完成推荐接口性能优化，提升响应速度；

支持系统整体测试，修复遗留问题；

学习更复杂的推荐算法；

配合团队完成项目收尾与文档整理工作。