“@Override public double userSimilarity(long userID1, long userID2) throws Exception { PreferenceArray xPrefs = dataModel.getPreferencesFromUser(userID1); PreferenceArray yPrefs = dataModel.getPreferencesFromUser(userID2); int xLength = xPrefs.length(); int yLength = yPrefs.length(); if (xLength == 0 || yLength == 0) { return Double.NaN; } long xIndex = xPrefs.getItemID(0); long yIndex = yPrefs.getItemID(0); int xPrefIndex = 0; int yPrefIndex = 0; double sumX = 0.0; double sumX2 = 0.0; double sumY = 0.0; double sumY2 = 0.0; double sumXY = 0.0; double sumXYdiff2 = 0.0; int count = 0; while (true) { int compare = Long.compare(xIndex, yIndex); if (compare == 0) { double x = xPrefs.getValue(xPrefIndex); double y = yPrefs.getValue(yPrefIndex); sumXY += x * y; sumX += x; sumX2 += x * x; sumY += y; sumY2 += y * y; double diff = x - y; sumXYdiff2 += diff * diff; count++; } if (compare <= 0) { if (++xPrefIndex >= xLength) { if (yIndex == Long.MAX_VALUE) { break; } xIndex = Long.MAX_VALUE; } else { xIndex = xPrefs.getItemID(xPrefIndex); } } if (compare >= 0) { if (++yPrefIndex >= yLength) { if (xIndex == Long.MAX_VALUE) { break; } yIndex = Long.MAX_VALUE; } else { yIndex = yPrefs.getItemID(yPrefIndex); } } } double meanX = sumX / count; double meanY = sumY / count; double numerator = sumXY - sumX * sumY / count; double denominator = Math.sqrt((sumX2 - sumX * meanX) * (sumY2 - sumY * meanY)); if (denominator == 0.0) { return Double.NaN; } double result = numerator / denominator; if (!Double.isNaN(result)) { result = normalizeWeightResult(result, count, cachedNumItems); } return result; }” 解释代码

这段代码实现了基于用户的相似度计算方法，其中输入参数为userID1和userID2，分别表示两个用户的ID。该代码通过调用dataModel.getPreferencesFromUser方法获取到这两个用户的评分数据，然后计算它们之间的相似度。具体实现如下：

1. 从dataModel中获取userID1和userID2对应用户的PreferenceArray；
2. 如果其中一个用户没有评分数据，则返回NaN；
3. 获取xPrefs和yPrefs的长度，分别为xLength和yLength；
4. 通过getItemID方法获取xPrefs和yPrefs中第一个评分项的ID，分别为xIndex和yIndex；
5. 初始化xPrefIndex和yPrefIndex为0，表示当前正在处理的评分项在xPrefs和yPrefs中的索引；
6. 初始化sumX、sumX2、sumY、sumY2、sumXY、sumXYdiff2和count；
7. 进入while循环，一直进行以下操作：
a. 比较xIndex和yIndex大小，如果相等则将当前评分项的值加入到sumX、sumX2、sumY、sumY2、sumXY、sumXYdiff2中，并将count加1；
b. 如果xIndex小于yIndex，则将xPrefIndex加1，如果xPrefIndex等于xLength，则将xIndex设置为Long.MAX_VALUE，否则将xIndex设为xPrefs中下一个评分项的ID；
c. 如果yIndex小于xIndex，则将yPrefIndex加1，如果yPrefIndex等于yLength，则将yIndex设置为Long.MAX_VALUE，否则将yIndex设为yPrefs中下一个评分项的ID；
8. 计算meanX、meanY、numerator和denominator；
9. 如果denominator为0，则返回NaN；
10. 如果result不为NaN，则调用normalizeWeightResult方法对其进行归一化处理；
11. 返回最终的相似度值result。

其中，normalizeWeightResult方法的作用是对相似度值进行归一化处理，以解决“长尾问题”，即当用户评分数据很少时，相似度计算结果可能会受到极端评分值的影响。具体实现方式为将相似度值乘以一个权重因子，该权重因子与用户评分数和总评分数有关。