基于用户的推荐算法java代码

以下是一个简单的基于用户的推荐算法Java代码示例：

import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class UserBasedRecommender {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException {
        // 1. 加载数据集
        DataModel model = new FileDataModel(new File("data.csv"));

        // 2. 计算用户之间的相似度，这里使用皮尔逊相关系数作为相似度计算方法
        UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);

        // 3. 定义邻居个数，这里为2
        UserNeighborhood neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(2, similarity, model);

        // 4. 构建基于用户的推荐器
        GenericUserBasedRecommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);

        // 5. 为用户1推荐5个物品
        List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 5);
        for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
            System.out.println(recommendation);
        }
    }
}

在上述代码中，我们使用Mahout库中的`FileDataModel`类加载数据集，使用`PearsonCorrelationSimilarity`类计算用户之间的相似度。然后，我们定义了邻居个数为2，并基于这些参数构建了基于用户的推荐器。最后，我们使用`recommend()`方法为用户1推荐了5个物品，并将推荐结果打印出来。