java旅游推荐算法有哪些

Java 实现旅游推荐系统的常用算法
协同过滤算法概述
协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是推荐系统中最成功的算法之一。该算法的核心在于通过分析用户的行为数据来预测用户的兴趣偏好并做出个性化的推荐[^2]。
用户-物品矩阵构建
为了实现协同过滤，首先需要建立一个用户-物品矩阵。这个矩阵记录了不同用户对不同项目的评分情况：

地点A
地点B
地点C

用户1
5
3

用户2
4

5

...
...
...
...

此表展示了部分用户对于某些地点的评价分数。缺失值表示特定用户尚未访问过相应位置或未给出评分。
计算相似度
接下来计算两个对象之间的相似性得分。常见的衡量标准有皮尔逊相关系数、余弦相似性和杰卡德距离等。这里以余弦相似性为例说明其原理：
[ \text{similarity}(u_i,u_j)=\frac{\sum_{k=1}^{n}{r_{ik}\times r_{jk}}}
{\sqrt{{(\sum_{k=1}^{n}{(r_{ik})^2})(\sum_{k=1}^{n}{(r_{jk})^2)}}}} ]
其中 ( u_i ) 和 ( u_j ) 表示两位不同的用户；( n ) 是共同打过分的数量；( r_{ik},r_{jk} ) 则分别代表他们给第 k 个项目打出的具体分数。
public static double cosineSimilarity(double[] vectorA, double[] vectorB){
double dotProduct = 0.0;
double normA = 0.0;
double normB = 0.0;

for (int i = 0; i < vectorA.length; i++) {
dotProduct += vectorA[i] * vectorB[i];
normA += Math.pow(vectorA[i], 2);
normB += Math.pow(vectorB[i], 2);
}

return dotProduct / (Math.sqrt(normA)*Math.sqrt(normB));
}
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推荐生成逻辑
当获得了足够的相似度信息之后，就可以开始为每位用户提供定制化建议列表了。具体做法是从目标用户的好评项出发寻找与其品味相近的人群所喜爱却未曾接触过的其他选项作为潜在候补加入最终输出结果集中。
import java.util.*;

class RecommendationEngine {

private Map<String, List<Rating>> userRatings;

public Set<String> recommendItems(String userId, int numRecommendations) {
// 获取与当前用户最相似的一批用户ID集合
Collection<UserSimilarityPair> similarUsers = findTopNSimilarUsers(userId);

// 统计候选景点及其权重总和
Map<String, Double> itemScores = new HashMap<>();
for(UserSimilarityPair pair : similarUsers){
String otherUserId = pair.getUserId();
double similarityScore = pair.getSimilarity();

for(Rating rating : getUserRatings(otherUserId)){
if(!hasUserRatedItem(userId,rating.getItemId())){
itemScores.merge(rating.getItemId(),rating.getValue()*similarityScore,(a,b)-> a+b);
}
}
}

// 返回按权重排序后的前N个景点名称
return itemScores.entrySet().stream()
.sorted((e1,e2)->Double.compare(e2.getValue(), e1.getValue()))
.limit(numRecommendations)
.map(Map.Entry::getKey).collect(Collectors.toSet());
}

...
}

// 辅助类定义省略...
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