基于Java的个性化推荐系统：UserCF与ItemCF算法实现

个性化推荐算法：基于阅读历史和兴趣的推荐系统 #生活乐趣# #阅读乐趣# #电子书推荐#

基于Java的个性化推荐系统：UserCF与ItemCF算法实现 项目简介

本项目是一个基于Java开发的个性化电影推荐系统，通过实现用户协同过滤（UserCF）和基于电影的协同过滤（ItemCF）两种算法，利用统计学中的皮尔森（Pearson）相关系数计算用户或电影之间的相似度，精准捕捉用户偏好，为不同用户提供个性化的电影推荐，实现千人千面的精准推送。项目地址：Gitee链接。

技术栈 编程语言：Java推荐算法：UserCF、ItemCF相似度计算：皮尔森（Pearson）相关系数 项目结构

recommendation-algorithm/ ├── README.md ├── src/ │ ├── main/ │ │ ├── java/ │ │ │ └── com/ │ │ │ └── recommendation/ │ │ │ ├── algorithm/ │ │ │ │ ├── ItemCF.java │ │ │ │ └── UserCF.java │ │ │ ├── data/ │ │ │ │ ├── MovieData.java │ │ │ │ └── UserData.java │ │ │ ├── model/ │ │ │ │ ├── Movie.java │ │ │ │ └── User.java │ │ │ ├── service/ │ │ │ │ └── RecommendationService.java │ │ │ └── util/ │ │ │ └── SimilarityCalculator.java │ │ └── resources/ │ │ └── movies.csv └── pom.xml

1234567891011121314151617181920212223 核心功能实现 1. 数据准备

项目使用CSV文件存储电影和用户数据，包括电影ID、电影名称、用户ID、用户对电影的评分等信息。通过MovieData和UserData类加载数据，并进行预处理。

2. 相似度计算

利用皮尔森（Pearson）相关系数计算用户或电影之间的相似度。SimilarityCalculator类实现了相似度计算的核心逻辑。

public class SimilarityCalculator { public double calculatePearsonCorrelation(List<Rating> ratings1, List<Rating> ratings2) { // ... 计算皮尔森相关系数逻辑 } } 123456 3. UserCF算法

UserCF类实现了用户协同过滤算法。根据相似用户的行为进行推荐，首先找到与目标用户相似的用户，然后根据这些相似用户的喜好生成推荐列表。

public class UserCF { public List<Movie> recommendMovies(User targetUser, int numRecommendations) { // ... 根据相似用户推荐电影逻辑 } } 123456 4. ItemCF算法

ItemCF类实现了基于电影的协同过滤算法。基于相似电影进行推荐，首先找到与目标电影相似的电影，然后根据这些相似电影的受众生成推荐列表。

public class ItemCF { public List<Movie> recommendMovies(Movie targetMovie, int numRecommendations) { // ... 根据相似电影推荐电影逻辑 } } 123456 5. 推荐服务

RecommendationService类作为推荐服务的入口，根据用户需求选择合适的推荐算法，并生成最终的推荐列表。

public class RecommendationService { public List<Movie> recommendMovies(User user, int numRecommendations) { // ... 根据用户选择UserCF或ItemCF进行推荐逻辑 } } 123456 运行与测试 确保项目依赖已正确配置（通过pom.xml管理依赖）。加载CSV文件中的电影和用户数据。调用RecommendationService类的recommendMovies方法，传入用户信息和推荐数量，生成推荐列表。对生成的推荐列表进行验证，确保推荐结果的准确性和多样性。 总结

本项目通过实现UserCF和ItemCF两种推荐算法，并结合皮尔森相关系数计算相似度，为用户提供了个性化的电影推荐服务。未来可以进一步优化算法性能，提高推荐结果的准确性和实时性；同时，可以考虑引入更多数据源和特征，丰富推荐模型的维度和深度。

网址：基于Java的个性化推荐系统：UserCF与ItemCF算法实现 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/335633

相关内容

基于java的健康管理系统设计与实现
为什么共现矩阵* 评分矩阵=推荐结果
基于Java个性化美食推荐系统设计实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
基于java的饮食分享平台系统设计与实现
[1210]基于JAVA的家庭自动化智慧管理系统的设计与实现
基于Java的日程管理系统的设计与实现.docx
个性化推荐系统的实现步骤
个性化音乐推荐系统(源码+开题)
基于微信小程序的个人账本的设计与实现/个人财务管理系统/基于java的财务管理系统
基于Java的智能家居设计：设计基于Java的智能照明系统的策略与挑战

随便看看