private final class Estimator implements TopItems.Estimator<Long> { private final long theUserID; private final long[] theNeighborhood; Estimator(long theUserID, long[] theNeighborhood) { this.theUserID = theUserID; this.theNeighborhood = theNeighborhood; } @Override public double estimate(Long itemID) throws Exception { return GenericUserBasedRecommender.this.doEstimatePreference(theUserID, theNeighborhood, itemID); } } 解释代码

这段代码是一个私有内部类 `Estimator`，实现了 `TopItems.Estimator` 接口，泛型参数为 `Long`。该接口用于计算某个用户对某个物品的兴趣度或评分。

在 `Estimator` 类中，有两个成员变量 `theUserID` 和 `theNeighborhood` 分别表示目标用户ID和与目标用户相似的一组用户ID。

在 `estimate` 方法中，调用了 `GenericUserBasedRecommender` 类中的 `doEstimatePreference` 方法，计算目标用户对某个物品的预测评分，并返回该评分。这个方法的实现会根据用户相似度和用户历史评分等因素来计算预测评分。

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protected FastIDSet getAllOtherItems(long[] theNeighborhood, long theUserID, boolean includeKnownItems) throws Exception { DataModel dataModel = getDataModel(); FastIDSet possibleItemIDs = new FastIDSet(); for (long userID : theNeighborhood) { possibleItemIDs.addAll(dataModel.getItemIDsFromUser(userID)); } if (!includeKnownItems) { possibleItemIDs.removeAll(dataModel.getItemIDsFromUser(theUserID)); } return possibleItemIDs; } private final class Estimator implements TopItems.Estimator<Long> { private final long theUserID; private final long[] theNeighborhood; Estimator(long theUserID, long[] theNeighborhood) { this.theUserID = theUserID; this.theNeighborhood = theNeighborhood; } @Override public double estimate(Long itemID) throws Exception { return GenericUserBasedRecommender.this.doEstimatePreference(theUserID, theNeighborhood, itemID); } } 解释代码

这段代码是一个基于用户的推荐算法中的一个方法，其中包含了一个内部类 Estimator。该方法的作用是获取用户邻居中所有的物品，并返回一个 FastIDSet 类型的对象。其中的 theNeighborhood 参数是一个 long 类型数组，表示用户邻居的 ID；theUserID 参数表示当前用户的 ID；includeKnownItems 参数表示是否包含当前用户已经评分过的物品。

Estimator 类是一个实现了 TopItems.Estimator 接口的内部类，它的作用是计算一个物品的预测得分。该类包含了两个成员变量 theUserID 和 theNeighborhood，分别表示当前用户的 ID 和用户邻居的 ID 数组。该类实现了 TopItems.Estimator 接口中的 estimate 方法，该方法接受一个 Long 类型的 itemID 参数，表示要计算预测得分的物品的 ID。该方法调用了 GenericUserBasedRecommender 类的 doEstimatePreference 方法来计算物品的预测得分，并返回该得分。

“public class Estimator implements TopItems.Estimator<Long> { private final UserSimilarity userSimilarityImpl; private final long theUserID; private final double minSim; public Estimator(UserSimilarity userSimilarityImpl, long theUserID, double minSim) { this.userSimilarityImpl = userSimilarityImpl; this.theUserID = theUserID; this.minSim = minSim; } @Override public double estimate(Long userID) throws Exception { if (userID == theUserID) { return Double.NaN; } double sim = userSimilarityImpl.userSimilarity(theUserID, userID); return sim >= minSim ? sim : Double.NaN; } }” 解释代码

这是一个 Java 类的定义，它实现了 `TopItems.Estimator<Long>` 接口。这个接口是用来估计一个用户对某个项目的评分，其中 `Long` 是用户 ID 的类型。

在这个类中，有三个成员变量：

- `userSimilarityImpl`：表示用户相似度计算的实现。
- `theUserID`：表示要估计评分的用户 ID。
- `minSim`：表示计算用户相似度时允许的最小相似度值。

在构造函数中，这三个成员变量都被初始化了。

`Estimator` 类中还有一个 `estimate` 方法，它根据给定的用户 ID 计算出用户之间的相似度，如果相似度大于等于 `minSim`，则返回相似度值，否则返回 `Double.NaN`。特别地，如果给定的用户 ID 和要估计评分的用户 ID 相同，则返回 `Double.NaN`。