java社区团购系统使用协同过滤算法完整代码

抱歉，我无法提供完整的代码。但是，我可以给出一个简单的协同过滤算法的示例实现，供您参考。

假设我们有一个用户和产品的评分矩阵，其中值为0表示用户没有对该产品进行评分。

int[][] ratings = {
  {5, 3, 0, 1},
  {4, 0, 0, 1},
  {1, 1, 0, 5},
  {1, 0, 0, 4},
  {0, 1, 5, 4}
};

我们定义一个函数 `getSimilarity` 来计算用户之间的相似度，这里我们使用余弦相似度。

public static double getSimilarity(int[] user1, int[] user2) {
  double dotProduct = 0;
  double norm1 = 0;
  double norm2 = 0;
  for (int i = 0; i < user1.length; i++) {
    dotProduct += user1[i] * user2[i];
    norm1 += user1[i] * user1[i];
    norm2 += user2[i] * user2[i];
  }
  return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
}

接下来，我们使用函数 `getRecommendations` 来为用户推荐未评分的产品。该函数首先计算用户之间的相似度，并找到最相似的用户。然后，针对未评分的产品，计算加权平均分数。其中，权重为相似用户的评分与相似度的乘积。

public static double[] getRecommendations(int[][] ratings, int user) {
  double[] recommendations = new double[ratings[0].length];
  int[] userRatings = ratings[user];
  double maxSimilarity = 0;
  int mostSimilarUser = -1;
  for (int i = 0; i < ratings.length; i++) {
    if (i == user) {
      continue;
    }
    double similarity = getSimilarity(userRatings, ratings[i]);
    if (similarity > maxSimilarity) {
      maxSimilarity = similarity;
      mostSimilarUser = i;
    }
  }
  int[] similarUserRatings = ratings[mostSimilarUser];
  for (int i = 0; i < recommendations.length; i++) {
    if (userRatings[i] == 0) {
      double weightedSum = 0;
      double weightSum = 0;
      for (int j = 0; j < similarUserRatings.length; j++) {
        if (userRatings[j] != 0 && similarUserRatings[j] != 0) {
          double similarity = getSimilarity(ratings[user], ratings[mostSimilarUser]);
          weightedSum += similarUserRatings[j] * similarity;
          weightSum += similarity;
        }
      }
      recommendations[i] = weightedSum / weightSum;
    }
  }
  return recommendations;
}

最后，我们可以使用以下代码来测试函数 `getRecommendations`：

public static void main(String[] args) {
  int[][] ratings = {
    {5, 3, 0, 1},
    {4, 0, 0, 1},
    {1, 1, 0, 5},
    {1, 0, 0, 4},
    {0, 1, 5, 4}
  };
  double[] recommendations = getRecommendations(ratings, 0);
  for (int i = 0; i < recommendations.length; i++) {
    System.out.println("Recommendation for product " + i + " is " + recommendations[i]);
  }
}

这段代码将为用户0推荐未评分的产品。请注意，该代码仅仅是协同过滤算法的一个简单实现，实际应用中需要考虑更多的因素，比如数据预处理、缺失值处理、评估算法性能等。