基于物品的协同过滤推荐算法实现（Java电商平台）

下面我将为你实现一个基于物品的协同过滤推荐算法，适用于Java电商平台。这个实现包括核心算法、相似度计算和推荐生成。

1. 数据模型 

 首先定义我们需要的数据模型：

public class Item {
    private String itemId;    // 商品ID
    private String name;      // 商品名称
    // 其他商品属性...
    
    // 构造方法、getter和setter
}

public class User {
    private String userId;    // 用户ID
    private String username; // 用户名
    // 其他用户属性...
    
    // 构造方法、getter和setter
}

public class UserBehavior {
    private String userId;    // 用户ID
    private String itemId;    // 商品ID
    private double preference; // 偏好分数（如评分、购买次数等）
    private long timestamp;   // 行为时间戳
    
    // 构造方法、getter和setter
}

 2. 相似度计算

基于物品的协同过滤核心是计算物品之间的相似度： 

public class ItemSimilarity {
    
    /**
     * 计算物品之间的余弦相似度
     * @param itemPrefMap 物品-用户偏好矩阵: Map<itemId, Map<userId, preference>>
     * @return 物品相似度矩阵: Map<itemId, Map<itemId, similarity>>
     */
    public Map<String, Map<String, Double>> calculateCosineSimilarity(
            Map<String, Map<String, Double>> itemPrefMap) {
        
        Map<String, Map<String, Double>> similarityMatrix = new HashMap<>();
        
        // 获取所有物品列表
        List<String> itemIds = new ArrayList<>(itemPrefMap.keySet());
        
        // 计算每对物品之间的相似度
        for (int i = 0; i < itemIds.size(); i++) {
            String itemId1 = itemIds.get(i);
            Map<String, Double> userPrefs1 = itemPrefMap.get(itemId1);
            
            // 初始化相似度矩阵
            similarityMatrix.put(itemId1, new HashMap<>());
            
            for (int j = i; j < itemIds.size(); j++) {
                String itemId2 = itemIds.get(j);
                
                if (itemId1.equals(itemId2)) {
                    // 相同物品相似度为1
                    similarityMatrix.get(itemId1).put(itemId2, 1.0);
                    continue;
                }
                
                Map<String, Double> userPrefs2 = itemPrefMap.get(itemId2);
                
                // 计算两个物品的共同用户
                Set<String> commonUsers = new HashSet<