构建智能推荐系统（Java语言推荐算法从零入门教程）

Java实现一个简单的用户-用户协同过滤

下面我们用 Java 实现一个最基础的用户-用户协同过滤推荐算法。我们将使用“余弦相似度”来衡量用户之间的相似度。

1. 准备用户评分数据

假设我们有以下用户对电影的评分数据（0 表示未评分）：

用户\电影 | A | B | C | D----------|---|---|---|---张三      | 5 | 3 | 0 | 1李四      | 4 | 0 | 0 | 1王五      | 1 | 1 | 0 | 5赵六      | 1 | 0 | 0 | 4

2. 计算用户相似度（余弦相似度）

余弦相似度公式如下：

sim(u, v) = (u · v) / (||u|| × ||v||)

下面是我们用 Java 实现的代码：

import java.util.*;public class SimpleRecommendation {    // 计算两个用户之间的余弦相似度    public static double cosineSimilarity(double[] user1, double[] user2) {        double dotProduct = 0.0;        double normUser1 = 0.0;        double normUser2 = 0.0;        for (int i = 0; i < user1.length; i++) {            dotProduct += user1[i] * user2[i];            normUser1 += Math.pow(user1[i], 2);            normUser2 += Math.pow(user2[i], 2);        }        if (normUser1 == 0 || normUser2 == 0) {            return 0.0; // 避免除零错误        }        return dotProduct / (Math.sqrt(normUser1) * Math.sqrt(normUser2));    }    public static void main(String[] args) {        // 用户评分矩阵（行：用户，列：电影）        double[][] ratings = {            {5, 3, 0, 1}, // 张三            {4, 0, 0, 1}, // 李四            {1, 1, 0, 5}, // 王五            {1, 0, 0, 4}  // 赵六        };        // 计算张三与其他用户的相似度        double[] zhangsan = ratings[0];        for (int i = 1; i < ratings.length; i++) {            double sim = cosineSimilarity(zhangsan, ratings[i]);            System.out.printf("张三 与 用户%d 的相似度: %.4f\n", i + 1, sim);        }    }}

3. 生成推荐结果

在获得相似用户后，我们可以加权平均他们的评分，预测目标用户对未评分项目的喜好程度。例如，如果李四和张三很相似，而李四给电影C打了高分（虽然当前为0，但实际系统中会有更多数据），就可以推荐电影C给张三。

为什么选择Java实现推荐系统？

Java 是一门稳定、高效且广泛应用于企业级开发的语言。结合 Java机器学习推荐框架（如 Apache Mahout、Smile、Weka 等），你可以构建高性能、可扩展的个性化推荐系统Java应用。此外，Java 的多线程和内存管理机制也非常适合处理大规模用户数据。

下一步学习建议

• 尝试使用真实数据集（如 MovieLens）训练你的推荐模型。
• 学习使用 Apache Mahout 或 LensKit 等 Java 推荐库。
• 探索更高级的算法，如矩阵分解（Matrix Factorization）或深度学习推荐模型。

通过本教程，你已经掌握了Java推荐算法的基本原理和简单实现。坚持练习，你也能构建出属于自己的智能推荐引擎！