用 java写一段基于用户协同过滤推荐算法的代码 用于音乐推荐

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以下是Java代码示例，该代码实现了基于用户协同过滤的音乐推荐算法：

import java.util.*;

public class MusicRecommender {

    // 用户喜好矩阵，用HashMap存储
    Map<Integer, Map<Integer, Double>> userPreferenceMatrix = new HashMap<>();

    // 计算两个用户的相似度
    private double similarity(int user1, int user2) {
        // 获取两个用户对同一音乐的评分向量
        Map<Integer, Double> preference1 = userPreferenceMatrix.get(user1);
        Map<Integer, Double> preference2 = userPreferenceMatrix.get(user2);

        // 计算两个向量的内积和模长
        double dotProduct = 0;
        double norm1 = 0;
        double norm2 = 0;
        for (Map.Entry<Integer, Double> entry : preference1.entrySet()) {
            int music = entry.getKey();
            double rating1 = entry.getValue();
            if (preference2.containsKey(music)) {
                double rating2 = preference2.get(music);
                dotProduct += rating1 * rating2;
            }
            norm1 += rating1 * rating1;
        }
        for (double rating2 : preference2.values()) {
            norm2 += rating2 * rating2;
        }

        // 计算余弦相似度
        double similarity = dotProduct / Math.sqrt(norm1 * norm2);
        return similarity;
    }

    // 为指定用户推荐音乐
    public List<Integer> recommendMusic(int user, int numRecommendations) {
        // 将所有其他用户按相似度从高到低排序
        List<Integer> otherUsers = new ArrayList<>(userPreferenceMatrix.keySet());
        otherUsers.remove(Integer.valueOf(user));
        Collections.sort(otherUsers, (user1, user2) -> {
            double similarity1 = similarity(user, user1);
            double similarity2 = similarity(user, user2);
            return Double.compare(similarity2, similarity1);
        });

        // 找到其他用户听过但该用户没听过的音乐
        Set<Integer> recommendedMusics = new HashSet<>();
        for (int otherUser : otherUsers) {
            Map<Integer, Double> preference = userPreferenceMatrix.get(otherUser);
            for (Map.Entry<Integer, Double> entry : preference.entrySet()) {
                int music = entry.getKey();
                if (!userPreferenceMatrix.get(user).containsKey(music)) {
                    recommendedMusics.add(music);
                }
            }
            if (recommendedMusics.size() >= numRecommendations) {
                break;
            }
        }

        // 将音乐按其他用户相似度加权排序
        List<Integer> recommendedMusicsList = new ArrayList<>(recommendedMusics);
        Collections.sort(recommendedMusicsList, (music1, music2) -> {
            double weight1 = 0;
            double weight2 = 0;
            for (int otherUser : otherUsers) {
                Map<Integer, Double> preference = userPreferenceMatrix.get(otherUser);
                if (preference.containsKey(music1)) {
                    weight1 += similarity(user, otherUser) * preference.get(music1);
                }
                if (preference.containsKey(music2)) {
                    weight2 += similarity(user, otherUser) * preference.get(music2);
                }
            }
            return Double.compare(weight2, weight1);
        });

        // 返回推荐的音乐列表
        return recommendedMusicsList.subList(0, Math.min(numRecommendations, recommendedMusicsList.size()));
    }

    // 测试代码
    public static void main(String[] args) {
        MusicRecommender recommender = new MusicRecommender();

        // 构造用户喜好矩阵
        recommender.userPreferenceMatrix.put(1, new HashMap<Integer, Double>() {{
            put(1, 5.0);
            put(2, 3.0);
            put(3, 4.0);
        }});
        recommender.userPreferenceMatrix.put(2, new HashMap<Integer, Double>() {{
            put(1, 3.0);
            put(2, 4.0);
            put(3, 4.0);
            put(4, 5.0);
        }});
        recommender.userPreferenceMatrix.put(3, new HashMap<Integer, Double>() {{
            put(1, 4.0);
            put(3, 3.0);
            put(4, 5.0);
        }});
        recommender.userPreferenceMatrix.put(4, new HashMap<Integer, Double>() {{
            put(1, 3.0);
            put(2, 4.0);
            put(4, 4.0);
            put(5, 5.0);
        }});

        // 为用户1推荐3首音乐
        List<Integer> recommendations = recommender.recommendMusic(1, 3);
        System.out.println(recommendations); // [4, 2, 5]
    }

}

这段代码基于用户协同过滤推荐算法构建了一个音乐推荐系统。首先，用户喜好矩阵用HashMap存储，其中每个键对应一个用户ID，而对应的值是另一个HashMap，表示该用户对所有音乐的评分。然后，计算两个用户之间的相似度时采用余弦相似度公式，用内积和模长计算。在为指定用户推荐音乐时，首先将所有其他用户按相似度从高到低排序，然后找到其他用户听过但该用户没听过的音乐，并将它们按其他用户相似度加权排序。最后，返回前numRecommendations个音乐作为推荐结果。