java协同过滤算法推荐系统

### Java 实现协同过滤算法推荐系统

#### 用户-用户协同过滤算法简介
协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要功能在于预测和推荐，通过对用户历史行为数据的挖掘来发现用户的偏好，基于不同偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品[^3]。

#### 数据准备与预处理
在Java中实现协同过滤算法需要先准备好用户-项目评分数据。这些数据可以存储在一个二维数组或矩阵中，其中每一行代表一个用户，每一列代表一项商品，而单元格中的数值则表示该用户对该项商品的评价分数。对于缺失的数据点，则可以用0或其他特殊标记填充[^4]。

// 假设我们有一个简单的用户-电影评分表
double[][] ratings = {
    {5, 3, 0, 1},
    {4, 0, 0, 1},
    {1, 1, 0, 5},
    {1, 0, 0, 4},
    {0, 1, 5, 4}
};

#### 计算相似度
为了找到具有相似兴趣爱好的其他用户，在这里采用皮尔逊相关系数作为衡量标准之一。此过程涉及遍历所有成对组合，并计算它们之间的距离得分；最终得到的结果越接近于1表明两者间存在较强的相关关系[^2]。

public static double pearsonCorrelation(double[] userA, double[] userB){
    int n = userA.length;
    double sum_sq_x = 0, sum_sq_y = 0, sum_coproduct = 0;
    double mean_x = Arrays.stream(userA).filter(x -> x != 0).average().orElse(0);
    double mean_y = Arrays.stream(userB).filter(y -> y != 0).average().orElse(0);

    for (int i=0; i<n; ++i) {
        if ((userA[i]!=0)&&(userB[i]!=0)){
            sum_sq_x += Math.pow((userA[i]-mean_x),2);
            sum_sq_y += Math.pow((userB[i]-mean_y),2);
            sum_coproduct+=(userA[i]-mean_x)*(userB[i]-mean_y);
        }
    }

    return sum_coproduct / Math.sqrt(sum_sq_x * sum_sq_y);
}

#### 预测未知评分
当获得了各个用户间的相似程度之后就可以利用加权平均法去估算目标用户未曾接触过的那些项目的潜在喜好程度了。具体来说就是选取K个最相近邻居所给出的意见来进行综合评定[^1]。

import java.util.*;

public class UserBasedCF {

    private final Map<Integer, List<Neighbor>> neighborsMap;

    public UserBasedCF(int kNeighbors) {
        this.neighborsMap = new HashMap<>();
        
        // ... 初始化逻辑 ...
    }

    public void addRatingData(double[][] ratingMatrix) {
        // ... 添加评级数据到模型...
    }

    /**
     * 获取给定用户的前N个推荐列表.
     */
    public List<ItemPrediction> getTopNPredictionsForUser(int userId, int topN) {
        // ... 返回预测结果...
    }

    private record Neighbor(Integer id, Double similarity){}

    private record ItemPrediction(Integer itemId, Double predictedScore){}
    
    // 更多辅助函数...

}

以上代码片段展示了如何构建一个简易版的用户-用户协同过滤框架。当然这只是一个起点，在实际应用当中还需要考虑更多因素比如性能优化、冷启动问题以及稀疏性挑战等等。