协同过滤算法Java

协同过滤算法是推荐系统中的一种重要思想，主要用于预测和推荐用户可能感兴趣的物品。协同过滤算法分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。

基于用户的协同过滤算法是通过寻找相似的用户，来推荐给目标用户与这些相似用户喜好相似的物品。算法的核心是计算不同用户之间的相似度，常用的相似度计算方法之一是皮尔森(Pearson)相关系数。

基于物品的协同过滤算法是通过寻找相似的物品，来推荐给用户与他们之前喜欢的物品相似的物品。算法的核心是计算不同物品之间的相似度，常用的相似度计算方法之一也是皮尔森相关系数。

关于协同过滤算法的Java实现，你可以参考以下资源中的源码：
- 引用提供了一个基于用户的协同过滤算法的Java实现，其中包括了计算皮尔森相关系数的代码。
- 引用也提供了一个协同过滤算法的Java源码，可以用于分析特定顾客对哪些产品感兴趣。

参考资源:
: 基于用户的协同过滤算法（JAVA实现） 协同过滤算法皮尔森(pearson)相关系数公式Java代码实现
: 协同过滤算法 java源码 协同过滤常常被用于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西