根据用户收藏的车辆信息，使用协同过滤算法推荐车辆信息的java源码

以下是一个简单的基于协同过滤算法的车辆推荐系统的Java代码示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class CarRecommendationSystem {
    
    // 用户收藏的车辆信息
    private static Map<String, List<String>> userCars = new HashMap<>();
    
    static {
        // 初始化用户收藏的车辆信息
        List<String> user1Cars = new ArrayList<>();
        user1Cars.add("车辆A");
        user1Cars.add("车辆B");
        user1Cars.add("车辆C");
        userCars.put("用户1", user1Cars);
        
        List<String> user2Cars = new ArrayList<>();
        user2Cars.add("车辆B");
        user2Cars.add("车辆C");
        user2Cars.add("车辆D");
        userCars.put("用户2", user2Cars);
        
        List<String> user3Cars = new ArrayList<>();
        user3Cars.add("车辆A");
        user3Cars.add("车辆D");
        userCars.put("用户3", user3Cars);
    }
    
    /**
     * 基于协同过滤算法推荐车辆
     * @param userId 用户ID
     * @return 推荐的车辆列表
     */
    public static List<String> recommendCars(String userId) {
        List<String> recommendedCars = new ArrayList<>();
        Map<String, Integer> carScores = new HashMap<>();
        
        // 遍历所有用户，计算车辆得分
        for (Map.Entry<String, List<String>> entry : userCars.entrySet()) {
            String user = entry.getKey();
            List<String> cars = entry.getValue();
            if (!user.equals(userId)) { // 排除当前用户
                for (String car : cars) {
                    if (!userCars.get(userId).contains(car)) { // 排除用户已经收藏的车辆
                        if (carScores.containsKey(car)) {
                            carScores.put(car, carScores.get(car) + 1); // 车辆得分加1
                        } else {
                            carScores.put(car, 1);
                        }
                    }
                }
            }
        }
        
        // 根据车辆得分排序，推荐得分最高的车辆
        while (!carScores.isEmpty()) {
            int maxScore = 0;
            String maxScoreCar = "";
            for (Map.Entry<String, Integer> entry : carScores.entrySet()) {
                if (entry.getValue() > maxScore) {
                    maxScore = entry.getValue();
                    maxScoreCar = entry.getKey();
                }
            }
            recommendedCars.add(maxScoreCar);
            carScores.remove(maxScoreCar);
        }
        
        return recommendedCars;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        List<String> recommendedCars = recommendCars("用户1");
        System.out.println("推荐给用户1的车辆：");
        for (String car : recommendedCars) {
            System.out.println(car);
        }
    }

}

在这个示例中，我们使用了一个静态的 `userCars` 数据结构来存储每个用户收藏的车辆信息。我们定义了一个 `recommendCars` 方法来实现基于协同过滤算法的车辆推荐，该方法接受一个用户ID作为参数，并返回一个推荐的车辆列表。在该方法中，我们首先遍历所有用户，计算每个车辆的得分。得分的计算方式是，如果一个车辆被其他用户收藏，那么它的得分就加1。然后，我们根据车辆得分对车辆进行排序，并推荐得分最高的车辆。

在 `main` 方法中，我们调用了 `recommendCars` 方法，传入了一个用户ID，并打印了推荐的车辆列表。

需要注意的是，这只是一个非常简单的示例，实际的车辆推荐系统可能需要更复杂的算法和数据结构来实现更准确的推荐。