实现协同推荐算法的Java代码
1. 算法流程
协同推荐算法的实现可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 加载用户评分数据和物品相似度数据 |
| 2 | 针对目标用户，计算与其相似的其他用户 |
| 3 | 根据其他用户的评分和相似度，预测目标用户未评分的物品评分 |
| 4 | 根据预测评分，为目标用户推荐物品 |
下面将逐步讲解每个步骤应该如何实现。
2. 加载用户评分数据和物品相似度数据
首先，我们需要加载用户评分数据和物品相似度数据。假设我们已经有了一个包含用户评分数据的CSV文件和一个包含物品相似度数据的CSV文件。
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class DataLoad {
public static Map<Integer, Map<Integer, Double>> loadUserData(String fileName) throws IOException {
Map<Integer, Map<Integer, Double>> userData = new HashMap<>();
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(fileName));
String line;
while ((line = br.readLine()) != null) {
String[] values = line.split(",");
int userId = Integer.parseInt(values[0]);
int itemId = Integer.parseInt(values[1]);
double rating = Double.parseDouble(values[2]);
if (!userData.containsKey(userId)) {
userData.put(userId, new HashMap<>());
}
userData.get(userId).put(itemId, rating);
}
br.close();
return userData;
}
public static Map<Integer, Map<Integer, Double>> loadItemSimilarityData(String fileName) throws IOException {
Map<Integer, Map<Integer, Double>> itemSimilarityData = new HashMap<>();
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(fileName));
String line;
while ((line = br.readLine()) != null) {
String[] values = line.split(",");
int itemId1 = Integer.parseInt(values[0]);
int itemId2 = Integer.parseInt(values[1]);
double similarity = Double.parseDouble(values[2]);
if (!itemSimilarityData.containsKey(itemId1)) {
itemSimilarityData.put(itemId1, new HashMap<>());
}
itemSimilarityData.get(itemId1).put(itemId2, similarity);
}
br.close();
return itemSimilarityData;
}
}
上述代码中，我们定义了一个DataLoad类，其中包含了两个静态方法loadUserData和loadItemSimilarityData。这两个方法分别用于加载用户评分数据和物品相似度数据。这里我们使用了Map<Integer, Map<Integer, Double>>来存储数据，其中外层的Map键是用户ID或物品ID，内层的Map键是物品ID，值是评分或相似度。
3. 计算与目标用户相似的其他用户
接下来，我们需要计算与目标用户相似的其他用户。假设我们已经有了目标用户的ID和用户评分数据。
import java.util.Map;
public class UserSimilarity {
public static Map<Integer, Double> calculateSimilarity(int targetUserId, Map<Integer, Map<Integer, Double>> userData, Map<Integer, Map<Integer, Double>> itemSimilarityData) {
Map<Integer, Double> similarity = new HashMap<>();
Map<Integer, Double> targetUserRatings = userData.get(targetUserId);
for (int userId : userData.keySet()) {
if (userId != targetUserId) {
Map<Integer, Double> userRatings = userData.get(userId);
double sumProduct = 0.0;
double norm1 = 0.0;
double norm2 = 0.0;
for (int itemId : targetUserRatings.keySet()) {
if (userRatings.containsKey(itemId)) {
double rating1 = targetUserRatings.get(itemId);
double rating2 = userRatings.get(itemId);
double similarityValue = itemSimilarityData.get(itemId1).get(itemId2);
sumProduct += rating1 * rating2 * similarityValue;
norm1 += rating1 * rating1;
norm2 += rating2 * rating2;
}
}
double similarityValue = sumProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
similarity.put(userId, similarityValue);
}
}
return similarity;
}
}
上述代码中，我们定义了一个UserSimilarity类，其中包含了一个静态方法calculateSimilarity，用于计算与目标用户相似的其他用户。该
