协同过滤推荐算法java

协同过滤推荐算法是一种常用的推荐算法，可以用于向用户推荐他们可能感兴趣的物品。在Java中，可以使用Mahout框架来实现协同过滤推荐算法。下面是一个简单的示例代码：

1. 导入依赖库

    <dependency>
        <groupId>org.apache.mahout</groupId>
        <artifactId>mahout-core</artifactId>
        <version>0.9</version>
    </dependency>

2. 加载数据集

    // 加载用户评分数据
    DataModel model = new FileDataModel(new File("ratings.csv"));

3. 构建相似度矩阵

    // 使用皮尔逊相关系数计算用户相似度
    UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);

    // 构建用户相似度矩阵
    UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(10, similarity, model);

4. 生成推荐结果

    // 构建基于用户的推荐器
    Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);

    // 为指定用户生成推荐结果
    List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(123, 10);

以上代码演示了如何使用Mahout实现基于用户的协同过滤推荐算法。在实际应用中，还需要根据具体业务场景进行调整和优化。