scala语言基于商品的余弦相似度推荐算法

Scala是一种基于JVM的多范式编程语言，它可以被用于开发各种应用程序，包括推荐算法。推荐算法中常用的一个技术是余弦相似度。

余弦相似度是一种用来比较两个向量相似度的方法，它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来确定它们的相似度。在推荐系统中，我们可以使用余弦相似度来比较用户之间的兴趣爱好或者商品之间的相似度。

具体来说，我们可以使用Scala实现如下的余弦相似度推荐算法：

1. 首先，我们需要定义一个函数来计算两个向量之间的余弦相似度。

def cosineSimilarity(a: Array[Double], b: Array[Double]): Double = {
  require(a.size == b.size)
  val dotProduct = a.zip(b).map(p => p._1 * p._2).sum
  val aMagnitude = math.sqrt(a.map(x => x*x).sum)
  val bMagnitude = math.sqrt(b.map(x => x*x).sum)
  dotProduct / (aMagnitude * bMagnitude)
}

2. 然后，我们需要定义一个函数来计算商品之间的相似度矩阵。

def itemSimilarityMatrix(items: Map[String, Array[Double]]): Map[String, Map[String, Double]] = {
  val itemIds = items.keys.toArray
  itemIds.zipWithIndex.foldLeft(Map[String, Map[String, Double]]()) { case (matrix, (itemId, i)) =>
    (i until itemIds.size).foreach { j =>
      val otherItemId = itemIds(j)
      val similarity = cosineSimilarity(items(itemId), items(otherItemId))
      if (similarity > 0) {
        matrix + (itemId -> (matrix.getOrElse(itemId, Map()) + (otherItemId -> similarity))) +
          (otherItemId -> (matrix.getOrElse(otherItemId, Map()) + (itemId -> similarity)))
      } else {
        matrix
      }
    }
  }
}

3. 最后，我们可以使用相似度矩阵和用户的历史行为来为用户推荐商品。

def recommendItems(userHistory: Map[String, Double], itemSimilarity: Map[String, Map[String, Double]], numItems: Int): Seq[String] = {
  val filteredHistory = userHistory.filterKeys(itemSimilarity.contains)
  val allSimilarities = filteredHistory.flatMap { case (itemId, rating) =>
    itemSimilarity(itemId).map { case (otherItemId, similarity) =>
      (otherItemId, (similarity, rating))
    }
  }
  val topItems = allSimilarities.groupBy(_._1).mapValues { similarRatings =>
    val (weightedSum, similaritySum) = similarRatings.map { case (_, (similarity, rating)) =>
      (similarity * rating, similarity)
    }.unzip
    weightedSum.sum / similaritySum.sum
  }.toSeq.sortBy(-_._2).take(numItems)
  topItems.map(_._1)
}

以上就是一个基于余弦相似度的推荐算法的Scala实现。