java大数据推荐算法

以下是几个 Java 大数据推荐算法的推荐：

1. 基于用户的协同过滤算法（User-based Collaborative Filtering）：该算法是根据用户之间的相似度来推荐物品。具体来说，它会寻找和目标用户兴趣最相似的一些用户，然后将这些用户喜欢的物品推荐给目标用户。

2. 基于物品的协同过滤算法（Item-based Collaborative Filtering）：该算法是根据物品之间的相似度来推荐物品。具体来说，它会寻找和目标用户喜欢的物品相似的一些物品，然后将这些物品推荐给目标用户。

3. 矩阵分解算法（Matrix Factorization）：该算法是将用户和物品的关系表示为一个矩阵，然后通过分解该矩阵来发现用户和物品之间的潜在关系，从而进行推荐。

4. 深度学习推荐算法（Deep Learning Recommendation）：该算法利用神经网络进行建模，通过学习用户和物品之间的复杂关系来进行推荐。

这些算法都是 Java 大数据推荐系统中的热门选择，具有广泛的应用和可拓展性。希望能够对您有所帮助。