Java使用协同过滤算法的代码示例

在Java中实现协同过滤算法通常需要一些步骤，包括加载用户-项目评分数据、计算相似度、生成推荐等。以下是一个简化的基于用户的协同过滤算法的代码示例，用于说明基本流程。请注意，这个示例非常基础，并且没有包含所有可能的优化和错误处理。

首先，我们需要定义一些类和接口来存储用户评分数据：

import java.util.*;

// 用户评分项
class Rating {
    int userId;
    int itemId;
    double rating;

    public Rating(int userId, int itemId, double rating) {
        this.userId = userId;
        this.itemId = itemId;
        this.rating = rating;
    }
}

// 用户评分数据存储
class UserRatings {
    Map<Integer, Double> ratings = new HashMap<>();

    public void addRating(int itemId, double rating) {
        ratings.put(itemId, rating);
    }

    public double getRating(int itemId) {
        return ratings.getOrDefault(itemId, 0.0);
    }

    // 省略其他方法...
}

// 数据存储类（简化的示例）
class DataModel {
    Map<Integer, UserRatings> userRatings = new HashMap<>();

    public void addRating(Rating rating) {
        UserRatings userRating = userRatings.getOrDefault(rating.userId, new UserRatings());
        userRating.addRating(rating.itemId, rating.rating);
        userRatings.put(rating.userId, userRating);
    }

    // 省略其他方法...
}

然后，可以实现基于用户的协同过滤推荐算法：

public class UserBasedCollaborativeFiltering {

    // 计算两个用户之间的皮尔逊相关系数
    public static double pearsonCorrelation(UserRatings user1, UserRatings user2) {
        // ... 这里省略了计算皮尔逊相关系数的具体实现 ...
        // 需要考虑共同评分项、评分均值等
        return 0.0; // 示例返回0，实际应计算皮尔逊相关系数
    }

    // 为指定用户生成推荐
    public static List<Integer> generateRecommendations(DataModel dataModel, int targetUserId, int numRecommendations) {
        List<Integer> recommendations = new ArrayList<>();

        // 获取目标用户的评分数据
        UserRatings targetUserRatings = dataModel.userRatings.get(targetUserId);
        if (targetUserRatings == null) {
            return recommendations; // 如果没有评分数据，则无法推荐
        }

        // 计算目标用户与其他用户的相似度
        Map<Integer, Double> userSimilarities = new HashMap<>();
        for (int userId : dataModel.userRatings.keySet()) {
            if (userId != targetUserId) {
                UserRatings otherUserRatings = dataModel.userRatings.get(userId);
                double similarity = pearsonCorrelation(targetUserRatings, otherUserRatings);
                if (similarity > 0) { // 只考虑相似度大于0的用户
                    userSimilarities.put(userId, similarity);
                }
            }
        }

        // 根据相似用户的评分生成推荐
        // ... 这里省略了根据相似度生成推荐的具体实现 ...
        // 需要遍历相似用户评过分的项目，并考虑相似度进行排序

        // 示例：随机添加一些推荐ID
        for (int i = 0; i < numRecommendations && i < 100; i++) { // 假设最多推荐100首
            recommendations.add(i + 1000); // 示例ID，实际应用中应基于相似用户评分计算
        }

        return recommendations;
    }

    // 主函数示例
    public static void main(String[] args) {
        DataModel dataModel = new DataModel();
        // ... 加载或添加评分数据到dataModel中 ...

        // 为用户ID为1的用户生成5个推荐
        List<Integer> recommendations = generateRecommendations(dataModel, 1, 5);
        for (int itemId : recommendations) {
            System.out.println("推荐ID: " + itemId);
        }
    }
}

请注意，上述代码中的pearsonCorrelation方法和根据相似用户生成推荐的部分都被省略了，因为这些部分需要较复杂的实现。在实际应用中，需要实现皮尔逊相关系数的计算，并根据相似用户的评分数据来生成推荐。

此外，为了提高性能和准确性，还需要考虑许多其他因素，如数据稀疏性、冷启动问题、评分的归一化、评分预测公式的选择等。这些都需要根据具体的应用场景和数据集进行调整和优化。