java通过查询数据库用户买过的商品推荐给另一个用户使用协同过滤算法代码实现

以下是Java使用协同过滤算法实现推荐商品代码的基本流程：

1. 读取用户购买历史记录和商品列表数据，并将其存储到数据库中。

2. 计算每两个用户之间的相似度，可以使用Pearson相关系数或余弦相似度计算方法。

3. 为每个用户找到与其最相似的一组其他用户，可以基于相似度计算结果进行排名选择。

4. 根据这个用户购买历史记录，从与其最相似的其他用户中找到他还没有购买过但这些用户都购买过的商品。

5. 将推荐结果排序并推荐给该用户。

以下是Java代码示例：

1. 读取用户数据并存储到数据库中

String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb";
String user = "root";
String password = "123456";
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);

Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM users");

while(rs.next()) {
    int id = rs.getInt("id");
    String history = rs.getString("history");

    // 将数据存储到数据库中
    // ......
}

rs.close();
stmt.close();
conn.close();

2. 计算用户之间的相似度

double sim = getSimilarity(user1, user2);

3. 找到与该用户相似的一组其他用户

List<User> similarUsers = getTopSimilarUsers(user, count);

// User类的定义
class User {
    String id;
    List<String> history;
}

4. 找到推荐商品

List<String> recommendItems = getRecommendItems(user, similarUsers);

5. 将推荐结果排序并推荐给该用户

List<String> sortedRecommendations = sortRecommendations(recommendItems);