springboot协同过滤算法实现代码

Spring Boot是一个用于构建Java应用程序的开源框架，它简化了Java应用程序的开发过程。协同过滤算法是一种常用的推荐算法，用于根据用户的历史行为和其他用户的行为来预测用户可能感兴趣的物品。

在Spring Boot中实现协同过滤算法，可以使用推荐系统库，如Apache Mahout或Lenskit。这些库提供了一些现成的算法和工具，可以帮助我们实现协同过滤算法。

下面是一个使用Apache Mahout实现协同过滤算法的示例代码：

1. 首先，需要添加Apache Mahout的依赖到你的Spring Boot项目中。可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.mahout</groupId>
    <artifactId>mahout-core</artifactId>
    <version>0.13.0</version>
</dependency>

2. 创建一个推荐服务类，用于加载数据和生成推荐结果。可以创建一个名为RecommendationService的类，并添加以下代码：

import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.UserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class RecommendationService {

    private UserBasedRecommender recommender;

    public RecommendationService() throws IOException, TasteException {
        // 加载数据模型
        DataModel model = new FileDataModel(new File("path/to/data.csv"));

        // 创建用户相似度计算器
        UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);

        // 创建用户邻居
        UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, model);

        // 创建基于用户的推荐器
        recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);
    }

    public List<RecommendedItem> getRecommendations(long userId, int count) throws TasteException {
        // 获取给定用户的推荐结果
        return recommender.recommend(userId, count);
    }
}

3. 在Spring Boot应用程序中使用推荐服务。可以在控制器类中注入RecommendationService，并调用getRecommendations方法来获取推荐结果。以下是一个简单的示例：

import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.List;

@RestController
public class RecommendationController {

    @Autowired
    private RecommendationService recommendationService;

    @GetMapping("/recommend/{userId}")
    public List<RecommendedItem> getRecommendations(@PathVariable long userId) throws TasteException {
        // 调用推荐服务获取推荐结果
        return recommendationService.getRecommendations(userId, 5);
    }
}

以上代码示例了如何在Spring Boot中使用Apache Mahout实现协同过滤算法。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。