Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例

首先来讲解一下“Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法”的完整攻略。

1.什么是协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是一种根据用户的历史行为来推荐相似物品的算法。它与传统的推荐算法相比，具有更高的精度和个性化的特点。协同过滤推荐算法分为两种类型，即基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

2.基于用户的协同过滤推荐算法实现

基于用户的协同过滤推荐算法实现分为以下几个步骤：

2.1 数据准备

首先需要准备好用户购买历史数据，这里我们以用户对电影的评分数据为例。

用户ID	电影名称	评分
1	阿凡达	5
1	泰坦尼克号	4
2	阿凡达	4
2	美国队长	3
3	泰坦尼克号	5

2.2 构建评分矩阵

将用户对电影的评分数据转为一个矩阵，其中行表示用户，列表示电影，矩阵中的值表示用户对电影的评分。如果用户未对某个电影评分，则用0填充矩阵。

User/Film	阿凡达	泰坦尼克号	美国队长
1	5	4	0
2	4	0	3
3	0	5	0

2.3 计算相似度

计算用户之间的相似度，通常使用余弦相似度或皮尔逊相关系数。这里以余弦相似度为例。

2.4 推荐

根据用户之间的相似度，计算出与待推荐用户最相似的K个用户，并从这K个用户的评分记录中找出待推荐用户未评过分的电影推荐给用户。

3.Java示例

下面给出一个基于Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法的示例。

// 评分矩阵
double[][] ratingMatrix = {
    {5, 4, 0},
    {4, 0, 3},
    {0, 5, 0}
};

// 计算余弦相似度
double[] similarMatrix = new double[3];
for (int i = 0; i < ratingMatrix.length; i++) {
    double dotProduct = 0;
    double normA = 0;
    double normB = 0;
    for (int j = 0; j < ratingMatrix[0].length; j++) {
        dotProduct += ratingMatrix[i][j] * ratingMatrix[0][j];
        normA += Math.pow(ratingMatrix[i][j], 2);
        normB += Math.pow(ratingMatrix[0][j], 2);
    }
    similarMatrix[i] = dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
}

// 找出相似度最高的K个用户
int K = 2;
int[] topKIndex = new int[K];
for (int i = 0; i < K; i++) {
    double maxSimilar = similarMatrix[0];
    int maxIndex = 0;
    for (int j = 0; j < similarMatrix.length; j++) {
        if (similarMatrix[j] > maxSimilar && !Arrays.asList(topKIndex).contains(j)) {
            maxSimilar = similarMatrix[j];
            maxIndex = j;
        }
    }
    topKIndex[i] = maxIndex;
}

// 找出推荐电影
List<Integer> recommendList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < ratingMatrix[0].length; i++) {
    if (ratingMatrix[0][i] == 0) { // 找出未评分的电影
        double sum = 0;
        double weightSum = 0;
        for (int j = 0; j < K; j++) {
            int index = topKIndex[j];
            if (ratingMatrix[index][i] != 0) { // 如果相似用户评分过
                sum += ratingMatrix[index][i] * similarMatrix[index];
                weightSum += similarMatrix[index];
            }
        }
        if (weightSum != 0) {
            recommendList.add(i);
        }
    }
}

System.out.println("推荐电影：");
for (int i : recommendList) {
    System.out.println(i);
}

上述Java程序中，首先输入了评分矩阵，然后计算出用户之间的余弦相似度。接着找出相似度最高的K个用户，并从这K个用户的评分记录中找出待推荐用户未评过分的电影推荐给用户。最后输出推荐的电影列表。

另外还有基于物品的协同过滤推荐算法实现，上述仅为基于用户的协同过滤推荐算法示例之一。