网站建设与网络设计课程,哪儿有做字体设计的网站,计划书网站推广的目录怎么做,网络工程就业方向及前景在电商平台中#xff0c;基于用户的协同过滤推荐算法是一种常见的推荐系统方法。它通过分析用户之间的相似性来推荐商品。以下是一个简单的实现思路和示例代码#xff0c;使用Java语言。 实现思路
数据准备#xff1a;收集用户的评分数据#xff0c;通常以用户-商品评分矩…在电商平台中基于用户的协同过滤推荐算法是一种常见的推荐系统方法。它通过分析用户之间的相似性来推荐商品。以下是一个简单的实现思路和示例代码使用Java语言。 实现思路
数据准备收集用户的评分数据通常以用户-商品评分矩阵的形式存储。计算相似度使用余弦相似度或皮尔逊相关系数等方法计算用户之间的相似度。生成推荐根据相似用户的评分预测目标用户对未评分商品的评分并进行推荐。
1. 算法核心思想
基于用户的协同过滤通过以下步骤工作 计算用户之间的相似度 找到与目标用户最相似的K个用户 根据这些相似用户的喜好预测目标用户可能喜欢的商品 推荐预测评分最高的N个商品 2.Java实现代码
import java.util.*;public class UserBasedCF {// 用户-商品评分矩阵private MapInteger, MapInteger, Double userItemRatingMatrix;// 用户相似度矩阵private MapInteger, MapInteger, Double userSimilarityMatrix;// 商品-用户倒排表private MapInteger, SetInteger itemUserInverseTable;public UserBasedCF() {userItemRatingMatrix new HashMap();userSimilarityMatrix new HashMap();itemUserInverseTable new HashMap();}/*** 添加用户评分数据* param userId 用户ID* param itemId 商品ID* param rating 评分*/public void addRating(int userId, int itemId, double rating) {// 添加到用户-商品矩阵userItemRatingMatrix.putIfAbsent(userId, new HashMap());userItemRatingMatrix.get(userId).put(itemId, rating);// 添加到商品-用户倒排表itemUserInverseTable.putIfAbsent(itemId, new HashSet());itemUserInverseTable.get(itemId).add(userId);}/*** 计算用户之间的相似度使用皮尔逊相关系数*/public void calculateUserSimilarities() {// 获取所有用户列表SetInteger users userItemRatingMatrix.keySet();for (int u1 : users) {userSimilarityMatrix.putIfAbsent(u1, new HashMap());MapInteger, Double u1Ratings userItemRatingMatrix.get(u1);for (int u2 : users) {if (u1 u2) continue;MapInteger, Double u2Ratings userItemRatingMatrix.get(u2);// 计算两个用户的共同评分商品SetInteger commonItems new HashSet(u1Ratings.keySet());commonItems.retainAll(u2Ratings.keySet());if (commonItems.size() 2) {// 共同评分商品太少相似度为0userSimilarityMatrix.get(u1).put(u2, 0.0);continue;}// 计算皮尔逊相关系数double sum1 0, sum2 0;double sum1Sq 0, sum2Sq 0;double pSum 0;for (int item : commonItems) {double r1 u1Ratings.get(item);double r2 u2Ratings.get(item);sum1 r1;sum2 r2;sum1Sq Math.pow(r1, 2);sum2Sq Math.pow(r2, 2);pSum r1 * r2;}int n commonItems.size();double num pSum - (sum1 * sum2 / n);double den Math.sqrt((sum1Sq - Math.pow(sum1, 2) / n) * (sum2Sq - Math.pow(sum2, 2) / n));double sim (den 0) ? 0 : num / den;userSimilarityMatrix.get(u1).put(u2, sim);}}}/*** 为目标用户推荐商品* param userId 目标用户ID* param k 相似用户数量* param n 推荐商品数量* return 推荐商品ID列表*/public ListInteger recommendItems(int userId, int k, int n) {if (!userItemRatingMatrix.containsKey(userId)) {return Collections.emptyList();}// 获取目标用户已评分的商品SetInteger ratedItems userItemRatingMatrix.get(userId).keySet();// 获取相似用户并按相似度排序ListMap.EntryInteger, Double similarUsers new ArrayList(userSimilarityMatrix.get(userId).entrySet());similarUsers.sort((a, b) - b.getValue().compareTo(a.getValue()));// 取前k个相似用户if (similarUsers.size() k) {similarUsers similarUsers.subList(0, k);}// 计算推荐商品的预测评分MapInteger, Double itemPredictions new HashMap();for (Map.EntryInteger, Double entry : similarUsers) {int similarUser entry.getKey();double similarity entry.getValue();// 获取相似用户评过但目标用户未评的商品MapInteger, Double similarUserRatings userItemRatingMatrix.get(similarUser);for (Map.EntryInteger, Double ratingEntry : similarUserRatings.entrySet()) {int item ratingEntry.getKey();if (!ratedItems.contains(item)) {double rating ratingEntry.getValue();// 加权评分itemPredictions.merge(item, similarity * rating, Double::sum);}}}// 对预测评分进行归一化处理for (Map.EntryInteger, Double entry : similarUsers) {int similarUser entry.getKey();double similarity entry.getValue();MapInteger, Double similarUserRatings userItemRatingMatrix.get(similarUser);for (int item : itemPredictions.keySet()) {if (similarUserRatings.containsKey(item)) {itemPredictions.put(item, itemPredictions.get(item) / Math.abs(similarity));}}}// 按预测评分排序并返回前n个商品ListMap.EntryInteger, Double sortedItems new ArrayList(itemPredictions.entrySet());sortedItems.sort((a, b) - b.getValue().compareTo(a.getValue()));ListInteger recommendations new ArrayList();for (int i 0; i Math.min(n, sortedItems.size()); i) {recommendations.add(sortedItems.get(i).getKey());}return recommendations;}// 测试代码public static void main(String[] args) {UserBasedCF recommender new UserBasedCF();// 模拟用户评分数据recommender.addRating(1, 101, 5.0);recommender.addRating(1, 102, 3.0);recommender.addRating(1, 103, 2.5);recommender.addRating(2, 101, 2.0);recommender.addRating(2, 102, 2.5);recommender.addRating(2, 103, 5.0);recommender.addRating(2, 104, 2.0);recommender.addRating(3, 101, 2.5);recommender.addRating(3, 104, 4.0);recommender.addRating(3, 105, 4.5);recommender.addRating(3, 107, 5.0);recommender.addRating(4, 101, 5.0);recommender.addRating(4, 103, 3.0);recommender.addRating(4, 104, 4.5);recommender.addRating(4, 106, 4.0);recommender.addRating(4, 107, 2.0);// 计算用户相似度recommender.calculateUserSimilarities();// 为用户1推荐2个商品ListInteger recommendations recommender.recommendItems(1, 2, 2);System.out.println(为用户1推荐的商品: recommendations);}
} 3. 代码说明 数据结构: userItemRatingMatrix: 存储用户对商品的评分 userSimilarityMatrix: 存储用户之间的相似度 itemUserInverseTable: 商品到用户的倒排表加速计算 核心方法: addRating(): 添加用户评分数据 calculateUserSimilarities(): 计算用户相似度(使用皮尔逊相关系数) recommendItems(): 为目标用户生成推荐列表 推荐过程: 找到与目标用户最相似的K个用户 收集这些相似用户评价过但目标用户未评价的商品 计算这些商品的预测评分(加权平均) 返回评分最高的N个商品作为推荐
4. 实际应用中的优化建议 数据稀疏性问题: 实现降维技术(如SVD) 使用混合推荐方法(结合基于内容的推荐) 性能优化: 使用稀疏矩阵存储数据 实现增量更新机制避免全量计算 使用MapReduce或Spark进行分布式计算 冷启动问题: 对于新用户可以使用热门商品推荐 对于新商品可以使用基于内容的推荐 业务适配: 考虑时间衰减因素(最近的评分权重更高) 加入业务规则过滤(如库存、价格区间等) 文章转载自： http://www.morning.ljhnn.cn.gov.cn.ljhnn.cn http://www.morning.dkbsq.cn.gov.cn.dkbsq.cn http://www.morning.qhnmj.cn.gov.cn.qhnmj.cn http://www.morning.xzlp.cn.gov.cn.xzlp.cn http://www.morning.junyaod.com.gov.cn.junyaod.com http://www.morning.kgcss.cn.gov.cn.kgcss.cn http://www.morning.lbcfj.cn.gov.cn.lbcfj.cn http://www.morning.rnxw.cn.gov.cn.rnxw.cn http://www.morning.zlces.com.gov.cn.zlces.com http://www.morning.rnzjc.cn.gov.cn.rnzjc.cn http://www.morning.rgyts.cn.gov.cn.rgyts.cn http://www.morning.mhxlb.cn.gov.cn.mhxlb.cn http://www.morning.khdw.cn.gov.cn.khdw.cn http://www.morning.qhrlb.cn.gov.cn.qhrlb.cn http://www.morning.jhrlk.cn.gov.cn.jhrlk.cn http://www.morning.dbfp.cn.gov.cn.dbfp.cn http://www.morning.rwlnk.cn.gov.cn.rwlnk.cn http://www.morning.tqqfj.cn.gov.cn.tqqfj.cn http://www.morning.flfxb.cn.gov.cn.flfxb.cn http://www.morning.sxmbk.cn.gov.cn.sxmbk.cn http://www.morning.mqwnz.cn.gov.cn.mqwnz.cn http://www.morning.gbybx.cn.gov.cn.gbybx.cn http://www.morning.qddtd.cn.gov.cn.qddtd.cn http://www.morning.cykqb.cn.gov.cn.cykqb.cn http://www.morning.ghcfx.cn.gov.cn.ghcfx.cn http://www.morning.kzdwt.cn.gov.cn.kzdwt.cn http://www.morning.ryjl.cn.gov.cn.ryjl.cn http://www.morning.lprfk.cn.gov.cn.lprfk.cn http://www.morning.nchlk.cn.gov.cn.nchlk.cn http://www.morning.jqjnx.cn.gov.cn.jqjnx.cn http://www.morning.zcwzl.cn.gov.cn.zcwzl.cn http://www.morning.nxhjg.cn.gov.cn.nxhjg.cn http://www.morning.gwkwt.cn.gov.cn.gwkwt.cn http://www.morning.fzlk.cn.gov.cn.fzlk.cn http://www.morning.wfkbk.cn.gov.cn.wfkbk.cn http://www.morning.lktjj.cn.gov.cn.lktjj.cn http://www.morning.dbcw.cn.gov.cn.dbcw.cn http://www.morning.grxsc.cn.gov.cn.grxsc.cn http://www.morning.zglrl.cn.gov.cn.zglrl.cn http://www.morning.hsjfs.cn.gov.cn.hsjfs.cn http://www.morning.ctfwl.cn.gov.cn.ctfwl.cn http://www.morning.fyxtn.cn.gov.cn.fyxtn.cn http://www.morning.mzpd.cn.gov.cn.mzpd.cn http://www.morning.xpfwr.cn.gov.cn.xpfwr.cn http://www.morning.cpctr.cn.gov.cn.cpctr.cn http://www.morning.gfmpk.cn.gov.cn.gfmpk.cn http://www.morning.ggmls.cn.gov.cn.ggmls.cn http://www.morning.fhtmp.cn.gov.cn.fhtmp.cn http://www.morning.sfswj.cn.gov.cn.sfswj.cn http://www.morning.cyjjp.cn.gov.cn.cyjjp.cn http://www.morning.lkkkf.cn.gov.cn.lkkkf.cn http://www.morning.cpctr.cn.gov.cn.cpctr.cn http://www.morning.spnky.cn.gov.cn.spnky.cn http://www.morning.bwznl.cn.gov.cn.bwznl.cn http://www.morning.npbkx.cn.gov.cn.npbkx.cn http://www.morning.24vy.com.gov.cn.24vy.com http://www.morning.jcfg.cn.gov.cn.jcfg.cn http://www.morning.yckrm.cn.gov.cn.yckrm.cn http://www.morning.rrbhy.cn.gov.cn.rrbhy.cn http://www.morning.jfcbz.cn.gov.cn.jfcbz.cn http://www.morning.bsgfl.cn.gov.cn.bsgfl.cn http://www.morning.hfrbt.cn.gov.cn.hfrbt.cn http://www.morning.kxrld.cn.gov.cn.kxrld.cn http://www.morning.pbgnx.cn.gov.cn.pbgnx.cn http://www.morning.qfrsm.cn.gov.cn.qfrsm.cn http://www.morning.jhqcr.cn.gov.cn.jhqcr.cn http://www.morning.tklqs.cn.gov.cn.tklqs.cn http://www.morning.inheatherskitchen.com.gov.cn.inheatherskitchen.com http://www.morning.cfmrb.cn.gov.cn.cfmrb.cn http://www.morning.mmsf.cn.gov.cn.mmsf.cn http://www.morning.dqgbx.cn.gov.cn.dqgbx.cn http://www.morning.wtsr.cn.gov.cn.wtsr.cn http://www.morning.xpqsk.cn.gov.cn.xpqsk.cn http://www.morning.wyjhq.cn.gov.cn.wyjhq.cn http://www.morning.kbkcl.cn.gov.cn.kbkcl.cn http://www.morning.iterlog.com.gov.cn.iterlog.com http://www.morning.trwkz.cn.gov.cn.trwkz.cn http://www.morning.rnnts.cn.gov.cn.rnnts.cn http://www.morning.lhgqc.cn.gov.cn.lhgqc.cn http://www.morning.rhmk.cn.gov.cn.rhmk.cn
