协同过滤（Collaborative Filtering）是一种常用的推荐系统算法，主要分为两种类型：用户-用户协同过滤（User-User Collaborative Filtering）和物品-物品协同过滤（Item-Item Collaborative Filtering）。
以下是使用Java实现简单的用户-用户协同过滤算法的步骤：
1、数据表示
首先，你需要一个用户-物品评分矩阵。这可以是一个二维数组、二维列表或某种更高级的数据结构（如Map的Map）。
Map<String, Map<String, Double>> userRatings = new HashMap<>();
// 假设我们有两个用户和三个物品
userRatings.put("user1", Map.of("item1", 5.0, "item2", 3.0, "item3", 4.0));
userRatings.put("user2", Map.of("item1", 4.0, "item2", 4.5, "item3", 2.0));
// ... 为其他用户添加评分
2、计算用户之间的相似度
你可以使用各种相似度度量方法，如余弦相似度（Cosine Similarity）或皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）。以下是使用余弦相似度的示例：
public double cosineSimilarity(Map<String, Double> ratings1, Map<String, Double> ratings2) {double dotProduct = 0.0;double norm1 = 0.0;double norm2 = 0.0;// 找出两个用户共同评分的物品Set<String> commonItems = new HashSet<>(ratings1.keySet());commonItems.retainAll(ratings2.keySet());for (String item : commonItems) {dotProduct += ratings1.get(item) * ratings2.get(item);norm1 += Math.pow(ratings1.get(item), 2);norm2 += Math.pow(ratings2.get(item), 2);}if (norm1 == 0 || norm2 == 0) {return 0.0; // 如果没有共同评分的物品，返回0}double similarity = dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));return similarity;
}
3、为目标用户生成推荐
使用上述相似度计算方法，你可以为目标用户找到最相似的K个用户。然后，你可以查看这些相似用户喜欢但目标用户尚未评分的物品，并根据相似用户的评分进行加权计算，以生成推荐。
4、注意事项
1、数据稀疏性：在许多情况下，用户-物品评分矩阵会非常稀疏，这可能导致相似度计算不准确。为了处理这种情况，你可以使用各种技术，如基于项目的协同过滤、矩阵分解等。
2、实时性：协同过滤算法可能不适用于需要实时更新的场景，因为它通常需要重新计算整个用户-物品评分矩阵以生成新的推荐。为了解决这个问题，你可以使用增量更新或混合推荐系统。
3、冷启动问题：对于新用户或新物品，协同过滤算法可能无法提供有效的推荐，因为它们没有历史数据。为了解决这个问题，你可以使用内容过滤、基于规则的推荐或其他技术来补充协同过滤。
