springboot+mybatis实现图书的协同推荐代码
时间: 2023-11-28 20:50:38 浏览: 32
由于协同过滤推荐算法比较复杂,而且需要大量的数据支持,所以这里只提供一个简单的示例代码,实现基于用户喜好的图书推荐功能。
首先,我们需要定义一个`Book`类,作为图书的实体类:
```java
public class Book {
private Integer id;
private String name;
private String author;
private String publisher;
// 省略getter和setter方法
}
```
接下来,我们需要定义一个`Rating`类,用于表示用户对图书的评分:
```java
public class Rating {
private Integer userId;
private Integer bookId;
private Double rating;
// 省略getter和setter方法
}
```
然后,我们需要定义一个`RecommendationMapper`接口,用于查询用户之间的相似度和推荐结果:
```java
@Mapper
public interface RecommendationMapper {
// 获取用户之间的相似度
List<UserSimilarity> getUserSimilarity();
// 获取用户的评分记录
List<Rating> getUserRatings(Integer userId);
// 获取推荐结果
List<Book> getRecommendations(Integer userId);
}
```
接着,我们需要定义一个`UserSimilarity`类,用于表示用户之间的相似度:
```java
public class UserSimilarity {
private Integer user1Id;
private Integer user2Id;
private Double similarity;
// 省略getter和setter方法
}
```
最后,我们需要定义一个`RecommendationService`类,用于实现推荐功能:
```java
@Service
public class RecommendationService {
@Autowired
private RecommendationMapper recommendationMapper;
// 获取用户之间的相似度
public List<UserSimilarity> getUserSimilarity() {
return recommendationMapper.getUserSimilarity();
}
// 获取用户的评分记录
public List<Rating> getUserRatings(Integer userId) {
return recommendationMapper.getUserRatings(userId);
}
// 获取推荐结果
public List<Book> getRecommendations(Integer userId) {
List<Rating> ratings = getUserRatings(userId);
Map<Integer, Double> scores = new HashMap<>();
Map<Integer, Double> weights = new HashMap<>();
for (Rating rating : ratings) {
for (Rating r : getUserRatings(rating.getBookId())) {
if (r.getUserId().equals(userId)) {
continue;
}
scores.put(r.getUserId(), scores.getOrDefault(r.getUserId(), 0.0) + rating.getRating() * r.getRating());
weights.put(r.getUserId(), weights.getOrDefault(r.getUserId(), 0.0) + rating.getRating());
}
}
List<UserSimilarity> similarities = getUserSimilarity();
List<Book> recommendations = new ArrayList<>();
for (UserSimilarity similarity : similarities) {
if (similarity.getUser1Id().equals(userId)) {
Double weight = weights.get(similarity.getUser2Id());
if (weight == null) {
continue;
}
Double score = scores.get(similarity.getUser2Id());
if (score == null) {
continue;
}
recommendations.addAll(getUserRatings(similarity.getUser2Id()).stream()
.filter(r -> !ratings.contains(r))
.filter(r -> !recommendations.contains(r.getBook()))
.sorted(Comparator.comparingDouble(r -> -score / weight * r.getRating()))
.map(Rating::getBook)
.collect(Collectors.toList()));
}
}
return recommendations;
}
}
```
在上面的代码中,`getUserSimilarity()`方法用于获取用户之间的相似度,`getUserRatings(Integer userId)`方法用于获取用户的评分记录,`getRecommendations(Integer userId)`方法用于获取推荐结果。其中,推荐结果是通过计算用户之间的相似度和评分记录来得到的。
最后,我们可以通过以下方式调用`RecommendationService`类中的方法,实现图书推荐功能:
```java
@Service
public class BookService {
@Autowired
private RecommendationService recommendationService;
// 获取图书列表
public List<Book> getBooks() {
// 省略获取图书列表的代码
}
// 获取推荐图书列表
public List<Book> getRecommendations(Integer userId) {
return recommendationService.getRecommendations(userId);
}
}
```
在上面的代码中,`getBooks()`方法用于获取图书列表,`getRecommendations(Integer userId)`方法用于获取推荐图书列表。注意,需要先获取图书列表,再通过计算得到推荐图书列表。
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