协同过滤算法Java实现

协同过滤算法是推荐系统中一种重要的思想，用于预测和推荐用户可能感兴趣的商品。它通过挖掘用户历史行为数据中的偏好，将用户划分为不同的群组，并推荐给他们品味相似的商品。在协同过滤算法中，有两种常见的实现方式：基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。前者是通过找出具有相似偏好的用户，并将他们喜欢的物品推荐给其他用户。后者是通过找出具有相似特征的物品，并将这些物品推荐给用户。其中，皮尔逊相关系数是常用于计算用户或物品之间相似度的方法之一。

关于协同过滤算法的Java实现，您可以参考提供的引用中的《基于用户的协同过滤算法（JAVA实现）》和引用中的《推荐系统中协同过滤推荐算法的Java实现》。这两个资源会提供关于如何实现协同过滤算法的详细说明和代码示例。