基于物品的推荐算法java实现

基于物品的推荐算法是一种经典的推荐算法，能够根据用户的历史行为和物品的相似度，向用户推荐其可能感兴趣的物品。下面是基于物品的推荐算法的Java实现：

1. 首先，我们需要定义一个Item类，用来表示物品的属性和特征。

public class Item {
    private int id; // 物品ID
    private String name; // 物品名称
    private double[] features; // 物品特征向量
    
    public Item(int id, String name, double[] features) {
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.features = features;
    }
    
    public int getId() {
        return id;
    }
    
    public String getName() {
        return name;
    }
    
    public double[] getFeatures() {
        return features;
    }
}

2. 接下来，我们需要定义一个ItemSimilarity类，用来计算物品之间的相似度。

public class ItemSimilarity {
    private List<Item> items; // 所有物品集合
    
    public ItemSimilarity(List<Item> items) {
        this.items = items;
    }
    
    // 计算两个物品之间的相似度（余弦相似度）
    public double similarity(Item item1, Item item2) {
        double dotProduct = 0;
        double norm1 = 0;
        double norm2 = 0;
        
        for (int i = 0; i < item1.getFeatures().length; i++) {
            dotProduct += item1.getFeatures()[i] * item2.getFeatures()[i];
            norm1 += Math.pow(item1.getFeatures()[i], 2);
            norm2 += Math.pow(item2.getFeatures()[i], 2);
        }
        
        return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
    }
    
    // 获取与目标物品最相似的K个物品
    public List<Item> getTopKSimilarItems(Item targetItem, int k) {
        Map<Item, Double> similarityMap = new HashMap<>();
        
        for (Item item : items) {
            if (item != targetItem) {
                double similarity = similarity(targetItem, item);
                similarityMap.put(item, similarity);
            }
        }
        
        List<Item> topKSimilarItems = new ArrayList<>();
        similarityMap.entrySet()
            .stream()
            .sorted(Collections.reverseOrder(Map.Entry.comparingByValue()))
            .limit(k)
            .forEach(entry -> topKSimilarItems.add(entry.getKey()));
        
        return topKSimilarItems;
    }
}

3. 最后，我们可以编写一个ItemCF类，用来实现基于物品的协同过滤推荐算法。

public class ItemCF {
    private List<Item> items; // 所有物品集合
    private ItemSimilarity similarity; // 物品相似度计算类
    
    public ItemCF(List<Item> items) {
        this.items = items;
        this.similarity = new ItemSimilarity(items);
    }
    
    // 获取用户已经购买过的物品集合
    public List<Item> getUserItems(int userId) {
        // TODO: 根据用户ID获取已经购买过的物品集合
        return new ArrayList<>();
    }
    
    // 基于物品的推荐算法
    public List<Item> recommend(int userId, int k) {
        List<Item> userItems = getUserItems(userId);
        Map<Item, Double> recommendMap = new HashMap<>();
        
        for (Item item : userItems) {
            List<Item> similarItems = similarity.getTopKSimilarItems(item, k);
            
            for (Item similarItem : similarItems) {
                if (!userItems.contains(similarItem)) {
                    double score = recommendMap.getOrDefault(similarItem, 0.0);
                    score += similarity.similarity(item, similarItem);
                    recommendMap.put(similarItem, score);
                }
            }
        }
        
        List<Item> recommendItems = new ArrayList<>();
        recommendMap.entrySet()
            .stream()
            .sorted(Collections.reverseOrder(Map.Entry.comparingByValue()))
            .limit(k)
            .forEach(entry -> recommendItems.add(entry.getKey()));
        
        return recommendItems;
    }
}

以上是基于物品的推荐算法的Java实现，可以根据具体的业务需求进行修改和优化。