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，进行人工智能算法推荐，使用java编码

好的，根据题目类型和用户错题情况进行智能算法推荐，可以采用基于协同过滤的推荐算法，具体实现如下：

1. 首先，根据题目类型进行题目分类，将同一类型的题目归为一类。

2. 然后，根据用户错题情况，可以构建一个用户-题目矩阵，矩阵中的每个元素表示某个用户对某个题目的答题情况，比如0表示未做，1表示做错，2表示做对。这个矩阵可以在用户做题或者错题时动态更新。

3. 接着，可以采用基于相似度的推荐算法，计算用户之间的相似度。常用的相似度度量方法包括欧几里得距离、余弦相似度等。这里我们采用余弦相似度。

4. 对于某个用户，可以根据他的错题情况和其他用户的相似度，推荐他可能感兴趣的题目。具体地，对于某个用户i，找出与他相似度最高的k个用户，然后从这k个用户做错的题目中挑选出i未做过的题目进行推荐。推荐的题目数量可以根据实际需要进行调整。

5. 最后，根据推荐的题目id，从题目表中查询出对应的题目信息进行展示。

以下是Java代码实现：

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Recommender {
    private static final int K = 5; // 设置相似用户数量
    private static final int TOP_N = 10; // 推荐的题目数量

    // 用户-题目矩阵
    private int[][] userQuestionMatrix;
    // 用户对每种题型的错题数量
    private Map<Integer, Map<Integer, Integer>> userWrongQuestionCounts;

    public Recommender(int[][] userQuestionMatrix) {
        this.userQuestionMatrix = userQuestionMatrix;
        this.userWrongQuestionCounts = new HashMap<>();
        // 初始化用户错题数量
        for (int i = 0; i < userQuestionMatrix.length; i++) {
            userWrongQuestionCounts.put(i, new HashMap<>());
        }
    }

    /**
     * 更新用户-题目矩阵
     */
    public void updateUserQuestionMatrix(int userId, int questionId, int status) {
        userQuestionMatrix[userId][questionId] = status;
        // 更新用户错题数量
        if (status == 1) {
            Map<Integer, Integer> wrongQuestionCounts = userWrongQuestionCounts.get(userId);
            int type1 = getType1(questionId);
            int count = wrongQuestionCounts.getOrDefault(type1, 0);
            wrongQuestionCounts.put(type1, count + 1);
        }
    }

    /**
     * 推荐题目
     */
    public List<Integer> recommend(int userId) {
        Map<Integer, Integer> userWrongQuestionCounts = this.userWrongQuestionCounts.get(userId);
        Map<Integer, Double> similarities = new HashMap<>(); // 存储与用户相似度最高的k个用户及其相似度
        for (int i = 0; i < userQuestionMatrix.length; i++) {
            if (i == userId) {
                continue;
            }
            double similarity = cosineSimilarity(userQuestionMatrix[userId], userQuestionMatrix[i]);
            similarities.put(i, similarity);
        }
        List<Integer> recommendQuestionIds = new ArrayList<>();
        for (int type1 : userWrongQuestionCounts.keySet()) {
            // 找出与用户相似度最高的k个用户
            List<Integer> similarUserIds = new ArrayList<>(similarities.keySet());
            similarUserIds.sort((userId1, userId2) -> Double.compare(similarities.get(userId2), similarities.get(userId1)));
            similarUserIds = similarUserIds.subList(0, Math.min(K, similarUserIds.size()));
            // 从相似用户做错的题目中挑选出用户未做过的题目进行推荐
            Map<Integer, Integer> similarUserWrongQuestionCounts = new HashMap<>();
            for (int similarUserId : similarUserIds) {
                int status = userQuestionMatrix[similarUserId][getType1Id(type1)];
                if (status == 1) {
                    similarUserWrongQuestionCounts.put(similarUserId, similarUserWrongQuestionCounts.getOrDefault(similarUserId, 0) + 1);
                }
            }
            List<Integer> questionIds = new ArrayList<>();
            for (int questionId = getType1Id(type1); questionId < getType1Id(type1 + 1); questionId++) {
                if (userQuestionMatrix[userId][questionId] == 0) {
                    questionIds.add(questionId);
                }
            }
            questionIds.sort((questionId1, questionId2) ->
                    Integer.compare(similarUserWrongQuestionCounts.getOrDefault(getUserId(questionId2), 0),
                            similarUserWrongQuestionCounts.getOrDefault(getUserId(questionId1), 0)));
            recommendQuestionIds.addAll(questionIds.subList(0, Math.min(TOP_N, questionIds.size())));
        }
        return recommendQuestionIds;
    }

    /**
     * 计算余弦相似度
     */
    private double cosineSimilarity(int[] v1, int[] v2) {
        double dotProduct = 0.0;
        double norm1 = 0.0;
        double norm2 = 0.0;
        for (int i = 0; i < v1.length; i++) {
            dotProduct += v1[i] * v2[i];
            norm1 += v1[i] * v1[i];
            norm2 += v2[i] * v2];
        }
        return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
    }

    /**
     * 根据题目id获取题目类型1
     */
    private int getType1(int questionId) {
        // 根据实际情况进行处理，这里假设题目id从0开始，每5个为一组，一共有10组
        return questionId / 5;
    }

    /**
     * 根据题目类型1获取该类型第一个题目的id
     */
    private int getType1Id(int type1) {
        return type1 * 5;
    }

    /**
     * 根据题目id获取用户id
     */
    private int getUserId(int questionId) {
        // 假设用户id为题目id除以2向下取整
        return questionId / 2;
    }
}

使用示例：

public static void main(String[] args) {
    int[][] userQuestionMatrix = new int[10][50]; // 假设有10个用户，50道题目
    Recommender recommender = new Recommender(userQuestionMatrix);
    // 模拟用户做题情况，0表示未做，1表示做错，2表示做对
    recommender.updateUserQuestionMatrix(0, 2, 1);
    recommender.updateUserQuestionMatrix(0, 3, 2);
    recommender.updateUserQuestionMatrix(0, 7, 1);
    recommender.updateUserQuestionMatrix(1, 1, 1);
    recommender.updateUserQuestionMatrix(1, 3, 1);
    recommender.updateUserQuestionMatrix(2, 0, 2);
    recommender.updateUserQuestionMatrix(2, 5, 1);
    recommender.updateUserQuestionMatrix(2, 7, 1);
    // 推荐题目
    List<Integer> recommendQuestionIds = recommender.recommend(0);
    System.out.println(recommendQuestionIds);
}

以上是一个简单的推荐算法实现。实际应用中还需要对算法进行优化，比如使用缓存、分布式计算等技术来提高推荐效率。