协同过滤算法推荐系统springboot

实现基于协同过滤算法的推荐系统的概述
为了在Spring Boot中实现基于协同过滤(Collaborative Filtering, CF)的推荐系统，需考虑几个核心组件和技术栈的选择。CF模型主要依赖于用户行为数据来预测用户可能感兴趣的商品或服务[^2]。
技术选型与环境搭建
对于技术选型而言，在Java生态系统下，除了Spring Boot框架本身外，还需引入一些额外库支持矩阵运算和机器学习任务。Apache Spark MLlib是一个不错的选择，它提供了丰富的分布式计算能力以及内置的ALS(交替最小二乘法)用于构建隐语义模型来进行物品打分预测[^1]。
<!-- Maven Dependency -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_2.12</artifactId>
<version>3.0.1</version>
</dependency>
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数据准备阶段
在实际应用前，要准备好训练集，通常包括三部分：用户ID、项目ID及其对应的交互强度（如评分）。这些信息会被用来训练模型并评估其性能。考虑到真实场景下的冷启动问题及稀疏性挑战，可借鉴NGCF等先进方法论，尝试挖掘更高层次的关系结构以增强表达力[^4]。
构建推荐引擎模块
接下来定义一个简单的RESTful API接口供前端调用获取个性化商品列表：
@RestController
@RequestMapping("/recommendations")
public class RecommendationController {

@Autowired
private RecommenderService service;

@GetMapping("/{userId}")
public ResponseEntity<List<Item>> recommend(@PathVariable String userId){
List<Item> recommendations = service.getRecommendationsForUser(userId);
return new ResponseEntity<>(recommendations, HttpStatus.OK);
}
}
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内部逻辑则交由RecommenderService处理，该类负责加载预训练好的模型并对输入参数执行推理操作返回最有可能吸引特定用户的若干条目。
训练过程简化描述
由于完整的训练流程较为复杂且耗时较长，这里仅给出概念性的说明。一般情况下会先将原始日志转化为适合MLLib读取的形式，接着初始化ALS对象设置超参（比如迭代轮数、正则项系数），最后调用fit()函数完成整个拟合工作保存至磁盘以便后续在线部署使用。
val als = new ALS()
.setMaxIter(10)
.setRegParam(0.01)
.setUserCol("userId")
.setItemCol("movieId")
.setRatingCol("rating")

// Fit the model
val model = als.fit(trainingData)

// Save the trained model locally or remotely.
model.save(sc, "path/to/save/model")
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以上就是关于如何借助Spring Boot平台快速搭建起一套基础版的协同过滤式推荐机制的大致思路。