“public PearsonCorrelationSimilarity(DataModel dataModel) throws Exception { this(dataModel, Weighting.UNWEIGHTED); } ” 解释到吗

这是一个 Java 方法的构造函数，该函数接受一个 DataModel 对象作为参数，并且可能会抛出异常。这个方法使用 Weighting.UNWEIGHTED 构造了一个 PearsonCorrelationSimilarity 对象，并将其赋值给当前对象。 PearsonCorrelationSimilarity 是用于计算两个用户之间的相似度的类，这里使用了无权重的 Pearson 相关系数计算方法。

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“public PearsonCorrelationSimilarity(DataModel dataModel, Weighting weighting) throws Exception { this.dataModel = dataModel; this.cachedNumItems = dataModel.getNumItems(); this.cachedNumUsers = dataModel.getNumUsers(); this.weighted = weighting == Weighting.WEIGHTED; }” 解释代码

这段代码是一个Java类的构造函数，该类的名称是“PearsonCorrelationSimilarity”。构造函数接受两个参数：一个是“DataModel”类型的数据模型，另一个是“Weighting”类型的加权方式。该类的目的是计算基于皮尔逊相关系数的相似度矩阵。

在构造函数中，首先将传入的数据模型保存到成员变量“dataModel”中。然后使用数据模型中的“getNumItems()”和“getNumUsers()”方法获取物品数和用户数，并将它们缓存到成员变量“cachedNumItems”和“cachedNumUsers”中。最后，根据传入的加权方式设置成员变量“weighted”的值，如果加权方式是“WEIGHTED”，则设置为true，否则设置为false。

“public NearestNUserNeighborhood(int n, UserSimilarity userSimilarity, DataModel dataModel) throws Exception { this(n, Double.NEGATIVE_INFINITY, userSimilarity, dataModel); }” 解释代码

这是一个构造函数，用于初始化一个基于用户相似度的最近邻用户邻居对象。

参数说明：
- n：指定每个用户的邻居数量。
- userSimilarity：用户相似度计算器对象，用于计算用户之间的相似度。
- dataModel：数据模型对象，用于存储用户对物品的评分数据。

这个构造函数调用了另一个构造函数 NearestNUserNeighborhood(int n, double minSimilarity, UserSimilarity userSimilarity, DataModel dataModel)，其中 minSimilarity 被设置为 Double.NEGATIVE_INFINITY，表示不使用最小相似度限制。因此，这个构造函数将返回一个包含每个用户的 n 个最近邻用户的对象，而不考虑它们之间的相似度阈值。