springboot+vue的协同过滤推荐算法代码

Spring Boot和Vue.js是两个独立的技术框架，分别用于后端和前端开发。协同过滤推荐算法是一种用于推荐系统的算法，用于根据用户的行为和偏好来推荐相关的内容。

在Spring Boot中，你可以使用Java编写协同过滤推荐算法的代码。以下是一个简单的示例：

1. 创建一个推荐服务类RecommendationService.java：

@Service
public class RecommendationService {
    public List<String> getRecommendations(String userId) {
        // 实现协同过滤推荐算法逻辑
        // 根据用户ID获取用户的历史行为数据
        // 分析用户行为数据，计算推荐结果
        // 返回推荐结果列表
        List<String> recommendations = new ArrayList<>();
        // 添加推荐结果到列表中
        recommendations.add("推荐内容1");
        recommendations.add("推荐内容2");
        recommendations.add("推荐内容3");
        return recommendations;
    }
}

2. 创建一个控制器类RecommendationController.java：

@RestController
@RequestMapping("/recommendations")
public class RecommendationController {
    @Autowired
    private RecommendationService recommendationService;

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

在Vue.js中，你可以使用JavaScript编写前端页面来展示推荐结果。以下是一个简单的示例：

1. 创建一个Vue组件Recommendation.vue：

<template>
  <div>
    <h1>推荐内容</h1>
    <ul>
      <li v-for="recommendation in recommendations" :key="recommendation">
        {{ recommendation }}
      </li>
    </ul>
  </div>
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      recommendations: [],    };
  },
  mounted() {
    // 调用后端接口获取推荐结果
    this.getRecommendations();
  },
  methods: {
    getRecommendations() {
      // 发起HTTP请求获取推荐结果
      // 替换为实际的后端接口地址和用户ID
      const userId = "123";
      fetch(`/recommendations/${userId}`)
        .then((response) => response.json())
        .then((data) => {
          this.recommendations = data;
        });
    },
  },
};
</script>

2. 在Vue应用中使用Recommendation组件：

<template>
  <div>
    <recommendation></recommendation>
  </div>
</template>

<script>
import Recommendation from "./components/Recommendation.vue";

export default {
  components: {
    Recommendation,
  },
};
</script>

以上代码示例是一个简单的演示，实际的协同过滤推荐算法可能更加复杂。你可以根据具体的需求和数据结构进行相应的调整和优化。