基于springboot的电影售票及管理系统，设计一个协同过滤算法。根据用户购买的电影票类型进行推荐。说明算法思路，写出算法的详细代码，以及代码的注解

协同过滤算法是一种推荐算法，它基于用户的历史行为数据来推荐可能感兴趣的电影。

算法思路：
1. 收集用户历史购买数据，包括用户ID、电影ID和评分。
2. 根据收集到的历史购买数据，构建用户-电影评分矩阵。
3. 对于新用户，根据其购买的电影类型进行推荐。
4. 对于老用户，根据其历史评分数据和其他用户的评分数据进行推荐。

算法的详细代码如下：

1. 定义用户-电影评分矩阵

public class UserMovieRatingMatrix {
    private Map<Integer, Map<Integer, Integer>> matrix = new HashMap<>();

    public void addRating(int userId, int movieId, int rating) {
        if (!matrix.containsKey(userId)) {
            matrix.put(userId, new HashMap<>());
        }
        matrix.get(userId).put(movieId, rating);
    }

    public Map<Integer, Map<Integer, Integer>> getMatrix() {
        return matrix;
    }
}

2. 构建用户-电影评分矩阵

public class RatingData {
    public UserMovieRatingMatrix build(String filePath) throws IOException {
        UserMovieRatingMatrix matrix = new UserMovieRatingMatrix();
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath));
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            String[] parts = line.split(",");
            int userId = Integer.parseInt(parts[0]);
            int movieId = Integer.parseInt(parts[1]);
            int rating = Integer.parseInt(parts[2]);
            matrix.addRating(userId, movieId, rating);
        }
        return matrix;
    }
}

3. 对于新用户，根据其购买的电影类型进行推荐。

public class NewUserRecommendation {
    public List<Integer> recommend(UserMovieRatingMatrix matrix, List<Integer> movieTypes) {
        Map<Integer, Double> scores = new HashMap<>();
        for (int userId : matrix.getMatrix().keySet()) {
            if (matrix.getMatrix().get(userId).isEmpty()) {
                continue;
            }
            double score = 0;
            for (int movieId : matrix.getMatrix().get(userId).keySet()) {
                int rating = matrix.getMatrix().get(userId).get(movieId);
                if (movieTypes.contains(movieId)) {
                    score += rating;
                }
            }
            if (score > 0) {
                scores.put(userId, score);
            }
        }
        return getTopNSimilarUsers(scores, 10); //返回与当前用户最相似的前10个用户
    }
}

4. 对于老用户，根据其历史评分数据和其他用户的评分数据进行推荐。

public class OldUserRecommendation {
    public List<Integer> recommend(UserMovieRatingMatrix matrix, int userId) {
        Map<Integer, Double> scores = new HashMap<>();
        Map<Integer, Integer> userRatings = matrix.getMatrix().get(userId);
        for (int movieId : userRatings.keySet()) {
            for (int otherUserId : matrix.getMatrix().keySet()) {
                if (otherUserId == userId || matrix.getMatrix().get(otherUserId).isEmpty() || matrix.getMatrix().get(otherUserId).get(movieId) == null) {
                    continue;
                }
                double score = userRatings.get(movieId) * matrix.getMatrix().get(otherUserId).get(movieId);
                if (scores.containsKey(otherUserId)) {
                    scores.put(otherUserId, scores.get(otherUserId) + score);
                } else {
                    scores.put(otherUserId, score);
                }
            }
        }
        return getTopNSimilarUsers(scores, 10); //返回与当前用户最相似的前10个用户
    }

    private List<Integer> getTopNSimilarUsers(Map<Integer, Double> scores, int n) {
        List<Integer> userIds = new ArrayList<>(scores.keySet());
        Collections.sort(userIds, (a, b) -> scores.get(b).compareTo(scores.get(a)));
        return userIds.subList(0, Math.min(userIds.size(), n));
    }
}

以上就是基于springboot的电影售票及管理系统中的协同过滤算法的实现，通过这个算法可以根据用户购买的电影票类型进行推荐。