mahout协同过滤java

Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库，其中包括了协同过滤算法的实现。可以使用Mahout实现协同过滤算法来进行推荐系统的开发。

以下是使用Mahout实现协同过滤算法的Java代码示例：

// 加载数据
DataModel model = new FileDataModel(new File("data.csv"));

// 构建相似度矩阵
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, model);
Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);

// 为用户ID为1的用户推荐10个物品
List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 10);
for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
    System.out.println(recommendation);
}

以上代码中，`data.csv`是包含用户-物品评分数据的CSV文件，使用`FileDataModel`将其加载为一个`DataModel`对象。然后使用`PearsonCorrelationSimilarity`计算用户之间的相似度，并使用`NearestNUserNeighborhood`确定最近的邻居用户。最后，使用`GenericUserBasedRecommender`构建基于用户的推荐器，并使用`recommend`方法为用户ID为1的用户推荐10个物品。

这只是一个简单的示例，Mahout还提供了其他的协同过滤算法和更复杂的推荐系统实现方式。