协同过滤推荐算法java

协同过滤推荐算法是一种基于用户行为的推荐算法，它通过分析用户的历史行为数据，来预测用户的兴趣，从而为用户推荐相似的物品。

在Java中实现协同过滤推荐算法，可以使用Apache Mahout这个开源项目。Mahout提供了一个强大的机器学习平台，其中包括了协同过滤推荐算法的实现。

以下是一个简单的Java程序，演示如何使用Mahout实现基于用户的协同过滤推荐：

import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class UserBasedCF {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException {

        // 读取数据
        DataModel model = new FileDataModel(new File("data.csv"));

        // 定义相似度度量
        UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);

        // 定义用户邻居
        UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, model);

        // 定义用户推荐器
        GenericUserBasedRecommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);

        // 为用户1推荐10个物品
        List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 10);

        // 输出推荐结果
        for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
            System.out.println(recommendation);
        }
    }
}

在这个例子中，我们使用了Mahout提供的FileDataModel类，将数据从文件中读入内存。然后，我们使用PearsonCorrelationSimilarity类定义相似度度量，并使用NearestNUserNeighborhood类定义用户邻居。最后，我们使用GenericUserBasedRecommender类定义用户推荐器，并为用户1推荐10个物品。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。