请用java写一个协同过滤推荐算法程序

下面是一个基于用户的协同过滤推荐算法的 Java 实现：

import java.util.*;

public class CollaborativeFiltering {

    // 用户评分矩阵
    private double[][] ratings;

    // 用户之间的相似度矩阵
    private double[][] similarity;

    // 构造函数
    public CollaborativeFiltering(double[][] ratings) {
        this.ratings = ratings;
        this.similarity = new double[ratings.length][ratings.length];
        calculateSimilarity();
    }

    // 计算用户之间的相似度
    private void calculateSimilarity() {
        for (int i = 0; i < ratings.length; i++) {
            for (int j = i + 1; j < ratings.length; j++) {
                double numerator = 0.0;
                double denominator1 = 0.0;
                double denominator2 = 0.0;
                for (int k = 0; k < ratings[i].length; k++) {
                    if (ratings[i][k] != 0 && ratings[j][k] != 0) {
                        numerator += ratings[i][k] * ratings[j][k];
                        denominator1 += ratings[i][k] * ratings[i][k];
                        denominator2 += ratings[j][k] * ratings[j][k];
                    }
                }
                double denominator = Math.sqrt(denominator1) * Math.sqrt(denominator2);
                similarity[i][j] = numerator / denominator;
                similarity[j][i] = similarity[i][j];
            }
        }
    }

    // 推荐函数
    public double recommend(int user, int movie) {
        double numerator = 0.0;
        double denominator = 0.0;
        for (int i = 0; i < ratings.length; i++) {
            if (i != user && ratings[i][movie] != 0) {
                numerator += similarity[user][i] * ratings[i][movie];
                denominator += similarity[user][i];
            }
        }
        return numerator / denominator;
    }

    // 测试函数
    public static void main(String[] args) {
        double[][] ratings = {{5, 3, 4, 4, 0}, {3, 1, 2, 3, 3}, {4, 0, 4, 3, 5}, {3, 1, 0, 5, 4}, {0, 5, 4, 4, 5}};
        CollaborativeFiltering cf = new CollaborativeFiltering(ratings);
        System.out.println(cf.recommend(0, 4)); // 输出推荐结果
    }
}

在上面的代码中，我们首先定义了一个 CollaborativeFiltering 类，该类包含用户评分矩阵和用户之间的相似度矩阵。在构造函数中，我们传入用户评分矩阵，并计算用户之间的相似度。接着，我们定义了一个 recommend 函数，该函数接受一个用户和一个电影作为参数，返回该用户对该电影的推荐评分。

最后，我们在 main 函数中测试了推荐函数，输出了用户0对电影4的推荐评分。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要考虑更多的因素，例如数据预处理、评价指标等。