springboot+mybatis实现产品的协同推荐代码

这里提供一个简单的示例代码，使用Spring Boot和MyBatis实现产品的协同推荐。

首先，需要创建一个数据模型类Product：

public class Product {
    private String productId;
    private String productName;
    private List<String> categories;
    // getter and setter methods
}

然后，需要创建一个数据访问对象(DAO)接口ProductMapper：

@Mapper
public interface ProductMapper {
    List<Product> findAllProducts();
    Product findProductById(String productId);
    List<Product> findProductsByCategory(String category);
}

接下来，需要实现一个推荐算法来计算相似度，并根据相似度进行推荐。这里使用基于用户的协同过滤算法，计算用户之间的相似度，推荐与当前用户兴趣类似的产品。

@Service
public class CollaborativeFilteringRecommendationService {
    @Autowired
    private ProductMapper productMapper;

    public List<Product> recommendProducts(String userId) {
        // 1. 获取当前用户购买过的产品列表
        List<Product> products = productMapper.findProductsByUserId(userId);

        // 2. 获取所有用户购买过的产品列表
        List<Product> allProducts = productMapper.findAllProducts();

        // 3. 计算用户之间的相似度
        Map<String, Map<String, Integer>> userProductScores = new HashMap<>();
        for (Product product : allProducts) {
            for (String category : product.getCategories()) {
                if (!userProductScores.containsKey(category)) {
                    userProductScores.put(category, new HashMap<>());
                }
                userProductScores.get(category).put(product.getProductId(), 0);
            }
        }
        for (Product product : products) {
            for (String category : product.getCategories()) {
                Map<String, Integer> productScores = userProductScores.get(category);
                for (String productId : productScores.keySet()) {
                    if (productId.equals(product.getProductId())) {
                        continue;
                    }
                    productScores.put(productId, productScores.get(productId) + 1);
                }
            }
        }
        Map<String, Map<String, Double>> userSimilarities = new HashMap<>();
        for (String category : userProductScores.keySet()) {
            Map<String, Integer> productScores = userProductScores.get(category);
            Map<String, Double> userScores = new HashMap<>();
            for (String productId : productScores.keySet()) {
                double score = productScores.get(productId) / Math.sqrt(products.size());
                userScores.put(productId, score);
            }
            userSimilarities.put(category, userScores);
        }

        // 4. 推荐与当前用户兴趣类似的产品
        Map<String, Double> productScores = new HashMap<>();
        for (Map<String, Double> userScores : userSimilarities.values()) {
            for (String productId : userScores.keySet()) {
                if (products.stream().anyMatch(p -> p.getProductId().equals(productId))) {
                    continue;
                }
                double score = userScores.get(productId);
                if (!productScores.containsKey(productId)) {
                    productScores.put(productId, 0.0);
                }
                productScores.put(productId, productScores.get(productId) + score);
            }
        }
        List<Product> recommendedProducts = new ArrayList<>();
        for (String productId : productScores.keySet()) {
            double score = productScores.get(productId);
            if (score >= 0.5) {
                Product product = productMapper.findProductById(productId);
                recommendedProducts.add(product);
            }
        }
        return recommendedProducts;
    }
}

最后，需要创建一个RESTful API接口来调用推荐服务：

@RestController
public class RecommendationController {
    @Autowired
    private CollaborativeFilteringRecommendationService recommendationService;

    @GetMapping("/recommendations/{userId}")
    public List<Product> recommendProducts(@PathVariable String userId) {
        return recommendationService.recommendProducts(userId);
    }
}

以上就是一个简单的基于Spring Boot和MyBatis实现产品协同推荐的示例代码。