Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例
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2020-08-28
17:44:39
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Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例
主要介绍了Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。
协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤
的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。
协同过滤又可分为评比（rating）或者群体过滤（social filtering）协同过滤以其出色的速度和健壮性，在全球互联网领域炙手可热
UserCF的核心思想即为根据用户数据模拟向量相似度，我们根据这个相似度，来找出指定用户的相似用户，然后将相似用户买过的而指定用户没有买的东西推荐给指定用户，
推荐度的计算也是结合了相似用户与指定用户的相似度累加。注意这里我们默认是用户的隐反馈行为，所以每一个物品的影响因子默认为1。
package cn.csu.CFUtils;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
/**
* 基于用户的协同过滤推荐算法实现
A a b d
B a c
C b e
D c d e
* @author Administrator
*
*/
public class UserCF {
public static void main(String[] args) {
/**
* 输入用户-->物品条目 一个用户对应多个物品
* 用户ID 物品ID集合
* A a b d
* B a c
* C b e
* D c d e
*/
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
System.out.println("Input the total users number:");
//输入用户总量
int N = scanner.nextint();
int[][] sparseMatrix = new int[N][N];
//建立用户稀疏矩阵，用于用户相似度计算【相似度矩阵】
Map<String, Integer> userItemLength = new HashMap<>();
//存储每一个用户对应的不同物品总数 eg: A 3
Map<String, Set<String>> itemUserCollection = new HashMap<>();
//建立物品到用户的倒排表 eg: a A B
Set<String> items = new HashSet<>();
//辅助存储物品集合
Map<String, Integer> userID = new HashMap<>();
//辅助存储每一个用户的用户ID映射
Map<Integer, String> idUser = new HashMap<>();
//辅助存储每一个ID对应的用户映射
System.out.println("Input user--items maping infermation:<eg:A a b d>");
scanner.nextLine();
for (int i = 0; i < N ; i++){
//依次处理N个用户 输入数据 以空格间隔
String[] user_item = scanner.nextLine().split(" ");
int length = user_item.length;
userItemLength.put(user_item[0], length-1);
//eg: A 3
userID.put(user_item[0], i);
//用户ID与稀疏矩阵建立对应关系
idUser.put(i, user_item[0]);
//建立物品--用户倒排表
for (int j = 1; j < length; j ++){
if(items.contains(user_item[j])){
//如果已经包含对应的物品--用户映射，直接添加对应的用户
itemUserCollection.get(user_item[j]).add(user_item[0]);
} else{
//否则创建对应物品--用户集合映射
items.add(user_item[j]);
itemUserCollection.put(user_item[j], new HashSet<String>());
//创建物品--用户倒排关系
itemUserCollection.get(user_item[j]).add(user_item[0]);
}
}
}
System.out.println(itemUserCollection.toString());
//计算相似度矩阵【稀疏】
Set<Entry<String, Set<String>>> entrySet = itemUserCollection.entrySet();
Iterator<Entry<String, Set<String>>> iterator = entrySet.iterator();
while(iterator.hasNext()){
Set<String> commonUsers = iterator.next().getValue();
for (String user_u : commonUsers) {
for (String user_v : commonUsers) {
if(user_u.equals(user_v)){
continue;
}
sparseMatrix[userID.get(user_u)][userID.get(user_v)] += 1;
//计算用户u与用户v都有正反馈的物品总数
}
}
}
System.out.println(userItemLength.toString());
System.out.println("Input the user for recommendation:<eg:A>");
String recommendUser = scanner.nextLine();
System.out.println(userID.get(recommendUser));
//计算用户之间的相似度【余弦相似性】
int recommendUserId = userID.get(recommendUser);
for (int j = 0;j < sparseMatrix.length; j++) {
if(j != recommendUserId){
System.out.println(idUser.get(recommendUserId)+"--"+idUser.get(j)+"相似度:"+sparseMatrix[recommendUserId][j]/Math.sqrt(userItemLength.get(idUser.get(recommendUserId))*userItemLength.get(idUser.get(j))));
}
}
//计算指定用户recommendUser的物品推荐度
for (String item: items){
//遍历每一件物品
资源评论
行走的瓶子Yolo2023-07-26这个文件提供了一个简单易懂的Java编程示例，让你能够更好地理解基于用户的协同过滤推荐算法。
小小二-yan2023-07-26这个文件不仅提供了代码示例，还对算法原理进行了简单解释，使读者能够更好地掌握协同过滤推荐算法的核心思想。
lowsapkj2023-07-26该文件示例中的代码经过优化，效率较高，能够实现较快的推荐结果生成。
WaiyuetFung2023-07-26该文件的示例代码结构清晰，代码逻辑容易理解，适用于初学者或想要学习协同过滤推荐算法的人。
丽龙2023-07-26这份文件对于实现基于用户的协同过滤推荐算法的关键步骤进行了详细说明，帮助读者快速上手实践。
