内容推荐算法java例子

以下是一个简单的基于用户兴趣的内容推荐算法的Java示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;

public class ContentRecommendation {
    HashMap<String, ArrayList<String>> userPreferences;
    HashMap<String, ArrayList<String>> contentTags;

    public ContentRecommendation() {
        userPreferences = new HashMap<String, ArrayList<String>>();
        contentTags = new HashMap<String, ArrayList<String>>();
    }

    public void addUserPreference(String userId, String preference) {
        ArrayList<String> preferences = userPreferences.get(userId);
        if (preferences == null) {
            preferences = new ArrayList<String>();
        }
        preferences.add(preference);
        userPreferences.put(userId, preferences);
    }

    public void addContentTags(String contentId, ArrayList<String> tags) {
        contentTags.put(contentId, tags);
    }

    public ArrayList<String> recommend(String userId) {
        ArrayList<String> preferences = userPreferences.get(userId);
        HashMap<String, Integer> contentScores = new HashMap<String, Integer>();
        for (String preference : preferences) {
            for (String contentId : contentTags.keySet()) {
                ArrayList<String> tags = contentTags.get(contentId);
                if (tags.contains(preference)) {
                    Integer score = contentScores.get(contentId);
                    if (score == null) {
                        score = 0;
                    }
                    score++;
                    contentScores.put(contentId, score);
                }
            }
        }
        ArrayList<String> recommendedContent = new ArrayList<String>();
        for (String contentId : contentScores.keySet()) {
            if (contentScores.get(contentId) > 0) {
                recommendedContent.add(contentId);
            }
        }
        return recommendedContent;
    }

    public static void main(String[] args) {
        ContentRecommendation cr = new ContentRecommendation();
        cr.addUserPreference("user1", "sports");
        cr.addUserPreference("user1", "music");
        cr.addUserPreference("user2", "music");
        cr.addUserPreference("user3", "sports");
        cr.addContentTags("content1", new ArrayList<String>() {{
            add("sports");
            add("news");
        }});
        cr.addContentTags("content2", new ArrayList<String>() {{
            add("music");
            add("news");
        }});
        cr.addContentTags("content3", new ArrayList<String>() {{
            add("sports");
            add("music");
            add("news");
        }});
        ArrayList<String> recommendedContent = cr.recommend("user1");
        System.out.println(recommendedContent);
    }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个ContentRecommendation类，其中包含了两个HashMap：userPreferences和contentTags。userPreferences用于保存每个用户的偏好，contentTags用于保存每个内容的标签。

我们定义了三个方法：addUserPreference用于添加用户的偏好，addContentTags用于添加内容的标签，recommend用于根据用户的偏好推荐内容。

在recommend方法中，我们首先获取用户的偏好，然后遍历所有的内容标签。如果该内容标签包含用户偏好，我们就将该内容的分数加1。最后，我们返回所有得分大于0的内容。

在main方法中，我们创建了一个ContentRecommendation对象，并添加了一些用户偏好和内容标签。我们最后调用recommend方法，获取用户1的推荐内容。

请注意，这个示例是一个非常简单的推荐算法，只是为了演示基本原理。实际应用中，推荐算法会更加复杂，可能需要使用机器学习算法。