有一个用户错题表（id，userId，questionId）一个题目表（id，type1，type2）根据两表推荐题目，用mahout等库进行人工智能推荐，使用java编码

首先，我们需要将用户错题表和题目表导入到Mahout中，可以使用Mahout提供的DataModel类将数据转换为Mahout所支持的格式。

import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.jdbc.MySQLJDBCDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.jdbc.DataSourceJDBCDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.jdbc.AbstractJDBCDataModel;

// 将MySQL中的数据导入到Mahout中
AbstractJDBCDataModel dataModel = new MySQLJDBCDataModel(dataSource, "user_wrong_question_table", "userId", "questionId", "timestamp");

// 将文件中的数据导入到Mahout中
DataModel dataModel = new FileDataModel(new File("path/to/data"));

接下来，我们可以使用Mahout提供的算法对题目进行推荐，比如基于用户的协同过滤算法。

import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;

// 创建用户相似度算法
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel);

// 创建用户邻居算法
UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(10, similarity, dataModel);

// 创建基于用户的推荐算法
GenericUserBasedRecommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, similarity);

// 为用户推荐题目
List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(userId, 10);

最后，我们可以使用推荐结果为用户推荐题目。

for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
    long itemId = recommendation.getItemID();
    // 根据题目ID查询题目信息
    // ...
    // 输出推荐的题目信息
    // ...
}

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的优化和定制。同时，Mahout还支持其他类型的推荐算法，比如基于物品的推荐算法、矩阵分解推荐算法等，可以根据实际情况选择合适的算法。