servlet+jsp实现协同过滤源码

使用servlet+jsp实现协同过滤推荐系统需要以下步骤：
1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、整理和格式化，使其能够被推荐系统所使用。
2. 用户相似度计算：计算每个用户之间的相似度，一般使用余弦相似度或皮尔逊相关系数。
3. 推荐结果生成：根据用户相似度和用户历史行为，生成推荐结果。
4. 系统部署：将推荐系统部署到服务器上，并提供用户界面和API接口。

以下是一个简单的协同过滤推荐系统的servlet+jsp实现示例：
1. 数据预处理：使用Java读取原始数据文件，将其转换为用户-物品评分矩阵。
2. 用户相似度计算：使用Java计算用户之间的余弦相似度，并将结果存储到数据库中。
3. 推荐结果生成：使用Java查询数据库获取用户历史行为和相似用户的评分数据，使用加权平均数计算推荐结果，并将结果显示在JSP页面中。
4. 系统部署：将Java代码打包成WAR文件，部署到Tomcat服务器上，通过浏览器访问JSP页面或API接口获取推荐结果。