// 假設(shè)我們有一個用戶模型類User和一個物品模型類Item  
class User {  
    Map<String, Double> preferences; // 用戶喜好，如關(guān)鍵詞及其權(quán)重  
    // ... 其他屬性和方法  
}  
class Item {  
    Map<String, Double> features; // 物品特征，如標(biāo)簽及其權(quán)重  
    // ... 其他屬性和方法  
}  
// 推薦算法實現(xiàn)  
List<Item> contentBasedRecommendation(User user, List<Item> items) {  
    List<Item> recommendations = new ArrayList<>();  
    for (Item item : items) {  
        double score = calculateSimilarity(user.preferences, item.features); // 計算相似度  
        if (score > SOME_THRESHOLD) {  
            recommendations.add(item);  
        }  
    }  
    return recommendations;  
}  
// 相似度計算函數(shù)（這里使用余弦相似度作為示例）  
double calculateSimilarity(Map<String, Double> userPrefs, Map<String, Double> itemFeatures) {  
    // ... 實現(xiàn)余弦相似度計算邏輯  
}

import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator;  
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS;  
import org.apache.spark.sql.Dataset;  
import org.apache.spark.sql.Row;  
// 假設(shè)ratings是一個包含用戶ID、物品ID和評分的DataFrame  
Dataset<Row> ratings = ...; // 從數(shù)據(jù)源加載數(shù)據(jù)  
// 劃分訓(xùn)練集和測試集  
Dataset<Row>[] splits = ratings.randomSplit(new double[]{0.8, 0.2});  
Dataset<Row> training = splits[0];  
Dataset<Row> test = splits[1];  
// 設(shè)置ALS模型參數(shù)  
ALS als = new ALS()  
    .setMaxIter(5)  
    .setRegParam(0.01)  
    .setUserCol("userId")  
    .setItemCol("movieId")  
    .setRatingCol("rating")  
    .setColdStartStrategy("drop");  
// 訓(xùn)練模型  
ALSModel model = als.fit(training);  
// 對測試集進(jìn)行預(yù)測  
Dataset<Row> predictions = model.transform(test);  
// 評估模型  
RegressionEvaluator evaluator = new RegressionEvaluator()  
    .setMetricName("rmse")  
    .setLabelCol("rating")  
    .setPredictionCol("prediction");  
double rmse = evaluator.evaluate(predictions);  
System.out.println("Root-mean-square error = " + rmse);  
// 實際應(yīng)用模型進(jìn)行推薦（根據(jù)用戶ID找出Top-N推薦物品）  
// ...

import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;  
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;  
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;  
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;

// 假設(shè)我們有以下類  
class User {  
    String id;  
    Map<String, Double> preferences; // 用戶興趣畫像，鍵為物品特征，值為興趣程度  
    // ... 構(gòu)造方法、getter和setter等  
}  
class Item {  
    String id;  
    Map<String, Double> features; // 物品內(nèi)容特征，鍵為特征名稱，值為特征值  
    // ... 構(gòu)造方法、getter和setter等  
}  
// 推薦算法實現(xiàn)  
class ContentBasedRecommender {  
    // 計算用戶與物品之間的相似度（這里使用簡單的余弦相似度作為示例）  
    private double calculateSimilarity(Map<String, Double> userPrefs, Map<String, Double> itemFeatures) {  
        double dotProduct = 0.0;  
        double userNorm = 0.0;  
        double itemNorm = 0.0;  
        Set<String> commonKeys = new HashSet<>(userPrefs.keySet());  
        commonKeys.retainAll(itemFeatures.keySet());  
        for (String key : commonKeys) {  
            dotProduct += userPrefs.get(key) * itemFeatures.get(key);  
            userNorm += Math.pow(userPrefs.get(key), 2);  
            itemNorm += Math.pow(itemFeatures.get(key), 2);  
        }  
        if (userNorm == 0.0 || itemNorm == 0.0) {  
            return 0.0;  
        }  
        return dotProduct / (Math.sqrt(userNorm) * Math.sqrt(itemNorm));  
    }  
    // 基于內(nèi)容的推薦  
    public List<Item> recommend(User user, List<Item> items) {  
        List<Item> recommendations = new ArrayList<>();  
        for (Item item : items) {  
            double similarity = calculateSimilarity(user.preferences, item.features);  
            if (similarity > SOME_THRESHOLD) { // SOME_THRESHOLD是一個設(shè)定的閾值  
                recommendations.add(item);  
            }  
        }  
        // 可以根據(jù)相似度對推薦結(jié)果進(jìn)行排序  
        // ...  
        return recommendations;  
    }  
}

import java.util.*;  
class User {  
    String id;  
    Map<String, Double> preferences; // 用戶興趣畫像  
    // ...  
}  
class Item {  
    String id;  
    Map<String, Double> features; // 物品特征  
    // ...  
}  
class ContentBasedRecommender {  
    // 假設(shè)已經(jīng)有了用戶和物品的數(shù)據(jù)  
    Map<String, User> users;  
    Map<String, Item> items;  
    // 計算用戶與物品之間的相似度（例如余弦相似度）  
    double calculateSimilarity(User user, Item item) {  
        // 簡化示例，僅計算一個特征的相似度  
        double userValue = user.preferences.getOrDefault("feature1", 0.0);  
        double itemValue = item.features.getOrDefault("feature1", 0.0);  
        // 在實際中，我們需要考慮多個特征并計算它們的綜合相似度  
        return userValue * itemValue; // 簡化的點積計算  
    }  
    // 基于內(nèi)容的推薦  
    List<Item> recommend(String userId, int numRecommendations) {  
        User user = users.get(userId);  
        if (user == null) return Collections.emptyList();  
        List<Item> recommendations = new ArrayList<>();  
        for (Item item : items.values()) {  
            double similarity = calculateSimilarity(user, item);  
            if (similarity > 0) { // 假設(shè)我們只推薦相似度大于0的物品  
                recommendations.add(item);  
            }  
        }  
        // 根據(jù)相似度排序并取前numRecommendations個  
        Collections.sort(recommendations, Comparator.comparingDouble(item -> calculateSimilarity(user, item)).reversed());  
        if (recommendations.size() > numRecommendations) {  
            recommendations = recommendations.subList(0, numRecommendations);  
        }  
        return recommendations;  
    }  
}  
// 使用方法  
public class Main {  
    public static void main(String[] args) {  
        // 初始化數(shù)據(jù)和推薦器（此處省略）  
        ContentBasedRecommender recommender = new ContentBasedRecommender();  
        // 假設(shè)已經(jīng)填充了用戶和物品數(shù)據(jù)  
        // ...  
        // 為某個用戶推薦物品  
        List<Item> recommendations = recommender.recommend("userId1", 5);  
        for (Item item : recommendations) {  
            System.out.println("Recommended Item: " + item.id);  
        }  
    }  
}

import org.apache.spark.api.java.*;  
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator;  
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS;  
// ... 其他必要的Spark和MLlib導(dǎo)入  
// 假設(shè)我們有一個RDD<Rating>，其中Rating是(userId, itemId, rating)的三元組  
JavaRDD<Rating> ratingsRDD = ... // 從數(shù)據(jù)源加載評分?jǐn)?shù)據(jù)  
// 使用ALS（交替最小二乘法）進(jìn)行基于用戶的協(xié)同過濾（雖然ALS主要用于隱式反饋的矩陣分解，但可以作為示例）  
ALS als = new ALS()  
    .setMaxIter(5)  
    .set

import org.apache.spark.api.java.*;  
import org.apache.spark.SparkConf;  
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;  
import org.apache.spark.mllib.recommendation.Rating;  
import scala.Tuple2;  
import java.util.*;  
// 步驟1: 初始化Spark  
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("UserBasedCollaborativeFiltering");  
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);  
// 步驟2: 加載評分?jǐn)?shù)據(jù)（這里假設(shè)已經(jīng)有一個RDD<Rating>）  
JavaRDD<Rating> ratingsRDD = ... // 從數(shù)據(jù)源加載評分?jǐn)?shù)據(jù)  
// 步驟3: 計算用戶之間的相似度（這里使用余弦相似度作為示例）  
// 注意：在真實應(yīng)用中，這一步通常涉及到復(fù)雜的Spark轉(zhuǎn)換和聚合操作  
// 我們可能需要將評分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為用戶-評分向量的形式，并計算兩兩用戶之間的相似度  
// 假設(shè)我們有一個函數(shù)來計算兩個用戶之間的相似度  
double similarity(List<Rating> user1Ratings, List<Rating> user2Ratings) {  
    // 實現(xiàn)余弦相似度計算...  
    return cosineSimilarity; // 假設(shè)這是計算得到的余弦相似度值  
}  
// 我們將需要創(chuàng)建一個用戶-用戶相似度矩陣或圖，這通常涉及復(fù)雜的Spark操作  
// 這里僅展示概念，不給出完整代碼  
// 步驟4: 為目標(biāo)用戶找到最相似的K個用戶  
// 我們需要維護(hù)一個用戶-用戶相似度列表，并為每個用戶找到最相似的K個用戶  
// 假設(shè)我們有一個函數(shù)來找到最相似的K個用戶  
List<Tuple2<Integer, Double>> findKMostSimilarUsers(int targetUserId, Map<Integer, List<Rating>> userRatings, Map<Tuple2<Integer, Integer>, Double> userSimilarityMatrix) {  
    // 實現(xiàn)找到最相似的K個用戶的邏輯...  
    return kMostSimilarUsers; // 假設(shè)這是找到的最相似的K個用戶及其相似度列表  
}  
// 步驟5: 基于相似用戶的評分生成推薦  
// 對于目標(biāo)用戶未評分的物品，根據(jù)相似用戶的評分進(jìn)行預(yù)測并推薦  
// 假設(shè)我們有一個函數(shù)來根據(jù)相似用戶的評分生成推薦  
List<Rating> generateRecommendations(int targetUserId, Map<Integer, List<Rating>> userRatings, List<Tuple2<Integer, Double>> similarUsers) {  
    // 實現(xiàn)根據(jù)相似用戶生成推薦的邏輯...  
    return recommendations; // 假設(shè)這是生成的推薦列表  
}  
// 使用方法  
// ... 初始化Spark環(huán)境，加載數(shù)據(jù)，然后調(diào)用上述函數(shù)進(jìn)行推薦 ...  
// 步驟6: 停止Spark環(huán)境  
sc.stop();