“@Override public long[] allSimilarItemIDs(long itemID) throws Exception { FastIDSet allSimilarItemIDs = new FastIDSet(); LongPrimitiveIterator allItemIDs = dataModel.getItemIDs(); while (allItemIDs.hasNext()) { long possiblySimilarItemID = allItemIDs.nextLong(); if (!Double.isNaN(itemSimilarity(itemID, possiblySimilarItemID))) { allSimilarItemIDs.add(possiblySimilarItemID); } } return allSimilarItemIDs.toArray(); }” 解释代码

这段代码是一个基于协同过滤的推荐系统中的一部分，用于获取与给定商品相似的所有其他商品。具体来说，它的作用是遍历整个数据集中的所有商品，检查它们与给定商品之间的相似度，并将相似度不为NaN的商品添加到一个FastIDSet中。

其中，FastIDSet是一个快速的ID集合实现，它可以存储长整型的ID，并提供高效的添加、删除和查询操作。而LongPrimitiveIterator则是一个迭代器，它可以遍历整个数据集中的所有商品ID。在循环中，对于每个商品ID，代码会调用itemSimilarity方法计算其与给定商品的相似度，并检查相似度是否为NaN。如果相似度不为NaN，则说明这个商品与给定商品相似，将其ID添加到FastIDSet中。

最后，代码返回FastIDSet中所有元素的数组表示形式，这个数组就是与给定商品相似的所有其他商品的ID数组。