推荐系统算法java代码

### 回答1：
以下是一个简单的基于协同过滤的推荐系统算法的Java代码示例：

import java.util.*;

public class RecommenderSystem {
    
    private Map<String, Map<String, Double>> userRatings; // 用户评分记录
    private Map<String, Set<String>> itemUsers; // 物品被哪些用户评分过
    private Map<String, Double> itemAverageRatings; // 物品的平均评分
    
    public RecommenderSystem() {
        userRatings = new HashMap<>();
        itemUsers = new HashMap<>();
        itemAverageRatings = new HashMap<>();
    }
    
    // 添加一条用户评分记录
    public void addRating(String user, String item, Double rating) {
        if (!userRatings.containsKey(user)) {
            userRatings.put(user, new HashMap<>());
        }
        userRatings.get(user).put(item, rating);
        
        if (!itemUsers.containsKey(item)) {
            itemUsers.put(item, new HashSet<>());
        }
        itemUsers.get(item).add(user);
        
        if (!itemAverageRatings.containsKey(item)) {
            itemAverageRatings.put(item, rating);
        } else {
            double totalRating = itemAverageRatings.get(item) * (itemUsers.get(item).size() - 1);
            totalRating += rating;
            itemAverageRatings.put(item, totalRating / itemUsers.get(item).size());
        }
    }
    
    // 推荐给指定用户的前n个物品
    public List<String> recommend(String user, int n) {
        Map<String, Double> itemScores = new HashMap<>(); // 物品得分
        
        // 计算每个物品的得分
        for (String item : itemUsers.keySet()) {
            if (userRatings.containsKey(user) && userRatings.get(user).containsKey(item)) {
                continue; // 排除用户已评价过的物品
            }
            
            double score = 0.0;
            for (String otherUser : itemUsers.get(item)) {
                if (userRatings.containsKey(otherUser)) {
                    double similarity = cosineSimilarity(userRatings.get(user), userRatings.get(otherUser));
                    score += similarity * (userRatings.get(otherUser).get(item) - itemAverageRatings.get(item));
                }
            }
            itemScores.put(item, score);
        }
        
        // 取前n个得分最高的物品
        List<String> recommendations = new ArrayList<>(n);
        PriorityQueue<String> pq = new PriorityQueue<>(n, (a, b) -> Double.compare(itemScores.get(b), itemScores.get(a)));
        for (String item : itemScores.keySet()) {
            pq.offer(item);
            if (pq.size() > n) {
                pq.poll();
            }
        }
        while (!pq.isEmpty()) {
            recommendations.add(0, pq.poll());
        }
        
        return recommendations;
    }
    
    // 计算两个用户之间的余弦相似度
    private double cosineSimilarity(Map<String, Double> x, Map<String, Double> y) {
        double dotProduct = 0.0;
        double normX = 0.0;
        double normY = 0.0;
        for (String key : x.keySet()) {
            if (y.containsKey(key)) {
                dotProduct += x.get(key) * y.get(key);
            }
            normX += x.get(key) * x.get(key);
        }
        for (Double value : y.values()) {
            normY += value * value;
        }
        return dotProduct / (Math.sqrt(normX) * Math.sqrt(normY));
    }
}

这个推荐系统算法基于协同过滤，使用余弦相似度作为用户之间的相似度度量。推荐时，对于每个未评价过的物品，计算它与用户已评价过的物品之间的相似度加权平均得分，然后取前n个得分最高的物品作为推荐结果。

### 回答2：
推荐系统是一种根据用户历史行为和偏好，为用户提供个性化推荐的算法。以下是一个简单的推荐系统算法的Java代码示例：

import java.util.*;

public class RecommenderSystem {
    private Map<String, List<String>> userHistory;  // 用户历史记录

    public RecommenderSystem() {
        userHistory = new HashMap<>();
    }

    // 添加用户历史记录
    public void addUserHistory(String userId, List<String> items) {
        if (userHistory.containsKey(userId)) {
            List<String> history = userHistory.get(userId);
            history.addAll(items);
        } else {
            userHistory.put(userId, items);
        }
    }

    // 推荐算法
    public List<String> recommendItems(String userId, int numItems) {
        List<String> recommendedItems = new ArrayList<>();
        List<String> userHistory = this.userHistory.get(userId);

        // 这里可以根据具体的推荐算法实现对用户历史记录进行分析和计算推荐结果
        // 这里只是一个简单的示例，假设推荐用户历史中热门的前numItems个物品
        if (userHistory != null) {
            Map<String, Integer> itemCounts = new HashMap<>();
            for (String item : userHistory) {
                itemCounts.put(item, itemCounts.getOrDefault(item, 0) + 1);
            }
            List<Map.Entry<String, Integer>> sortedItems = new ArrayList<>(itemCounts.entrySet());
            sortedItems.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));

            for (int i = 0; i < numItems && i < sortedItems.size(); i++) {
                recommendedItems.add(sortedItems.get(i).getKey());
            }
        }

        return recommendedItems;
    }

    public static void main(String[] args) {
        RecommenderSystem recommender = new RecommenderSystem();
        recommender.addUserHistory("user1", Arrays.asList("item1", "item2", "item3"));
        recommender.addUserHistory("user2", Arrays.asList("item3", "item4"));
        recommender.addUserHistory("user3", Arrays.asList("item1", "item3", "item5"));

        // 返回推荐给用户1的两个物品
        List<String> recommendations = recommender.recommendItems("user1", 2);
        System.out.println("推荐给用户1的物品：" + recommendations);
    }
}

上述代码展示了一个简单的推荐系统算法的实现。用户的历史记录以键值对的形式存储在`userHistory`中，然后根据具体的推荐算法对用户的历史记录进行分析和计算推荐结果。这里简化了推荐算法，使用了一个简单的假设：推荐用户历史中热门的前numItems个物品。最后通过`recommendItems`方法返回推荐给指定用户的物品列表。在`main`方法中，我们演示了如何使用该推荐系统。

### 回答3：
推荐系统算法的Java代码可以根据不同的算法和实现方式而有所不同，下面是一个简单的推荐系统算法的Java代码示例：

import java.util.*;

public class RecommendationSystem {
    private Map<Integer, List<Integer>> userPreferences; // 用户偏好数据
    private Map<Integer, Double> itemScores; // 物品评分数据

    // 构造函数，初始化数据
    public RecommendationSystem() {
        userPreferences = new HashMap<>();
        itemScores = new HashMap<>();
    }

    // 添加用户偏好数据
    public void addUserPreference(int userId, List<Integer> itemIds) {
        userPreferences.put(userId, itemIds);
    }

    // 添加物品评分数据
    public void addItemScore(int itemId, double score) {
        itemScores.put(itemId, score);
    }

    // 根据用户偏好数据和物品评分数据计算推荐物品
    public List<Integer> recommendItems(int userId, int numItems) {
        List<Integer> userItems = userPreferences.get(userId);
        List<Integer> recommendedItems = new ArrayList<>();
        Set<Integer> visitedItems = new HashSet<>(userItems); // 已访问过的物品

        // 根据物品评分数据进行排序
        List<Map.Entry<Integer, Double>> sortedScores = new ArrayList<>(itemScores.entrySet());
        sortedScores.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));

        // 依次遍历排序后的物品评分数据，找出未访问过的推荐物品
        for (Map.Entry<Integer, Double> entry : sortedScores) {
            if (recommendedItems.size() >= numItems) {
                break;
            }
            int itemId = entry.getKey();
            if (!visitedItems.contains(itemId)) {
                visitedItems.add(itemId);
                recommendedItems.add(itemId);
            }
        }

        return recommendedItems;
    }

    public static void main(String[] args) {
        RecommendationSystem rs = new RecommendationSystem();

        // 添加用户偏好数据
        rs.addUserPreference(1, Arrays.asList(1, 2, 3));
        rs.addUserPreference(2, Arrays.asList(2, 3, 4));
        rs.addUserPreference(3, Arrays.asList(1, 3, 5));

        // 添加物品评分数据
        rs.addItemScore(1, 3.5);
        rs.addItemScore(2, 4.2);
        rs.addItemScore(3, 2.8);
        rs.addItemScore(4, 3.9);
        rs.addItemScore(5, 2.6);

        // 计算用户推荐物品
        List<Integer> recommendedItems = rs.recommendItems(1, 2);
        System.out.println("用户1的推荐物品：" + recommendedItems);
    }
}

以上代码是一个简单的推荐系统算法的Java代码示例，通过添加用户偏好数据和物品评分数据，可以计算出对用户进行推荐的物品列表。实际的推荐系统算法实现可能更加复杂，需要考虑更多因素和使用更先进的算法。