java中讲讲File的用法,举例?

Java File类详解
本文详细介绍了Java中File类的基本用法,包括如何创建文件实例、获取文件名、路径及绝对路径,以及如何列出指定目录下的所有文件和子目录。

2.1 File的用法 

马 克-to-win:sun公司设计File类,本身不能用来读数据或写数据。(要想读写数据,必须和其它io流的类配合使用,比如 FileInputStream等)File类的功能就是对磁盘上的文件或目录做一些非读写方面的工作,比如看看文件在哪个目录,哪天创建的,创建个新空 文件等。

例:2.1.1


import java.io.*;
public class TestMark_to_win {

    public static void main(String args[]) throws Exception {
/*File(String parent, String child) Creates a new File instance from a
parent pathname string and a child pathname string.the parent  pathname is taken to denote a directory, and the child pathname string is taken to denote either a directory or a file.  */
        File f1 = new File("c:\\tmp", "tmp\\1.txt");
 //File f1=new File("1.txt");
/*getName就是lastname*/
        System.out.println("getName is " + f1.getName());
/* getPath Returns: The string form of this abstract pathname。即原样返回。 */
        System.out.println("getPath is" + f1.getPath());
/* getAbsolutePath: Returns the absolute pathname string of this
abstract pathname. If this abstract pathname is already absolute,
then the pathname string is simply returned as if by the getPath()
method.if you use File f1=new File("1.txt"); you can see the
difference.结果会变成
getName is 1.txt
getPath is1.txt
Absolute Path is D:\eclipseJee\t1\1.txt
not */
        System.out.println("Absolute Path is " + f1.getAbsolutePath());
        System.out.println(f1.exists() ? "exist" : "not");
    }
}
结果是:
getName is 1.txt
getPath isc:\tmp\tmp\1.txt
Absolute Path is c:\tmp\tmp\1.txt
not

 

例:2.1.2

import java.io.*;
public class TestMark_to_win {
    public static void main(String[] args) {
        File path = new File("c:/");
        /*Returns an array of strings naming the files and directories .*/
        String[] list = path.list();
        for (int i = 0; i < list.length; i++)
            System.out.println(list[i]);
    }
}

更多请见:https://blog.youkuaiyun.com/qq_44639795/article/details/102568855

 

<think>嗯,用户想了解Java中协同过滤的应用。首先,我需要回忆协同过滤的基本概念,然后结合Java的具体实现方法。协同过滤分为基于用户和基于物品的,还有基于模型的,比如矩阵分解。Java里常用的库可能有Mahout、Weka,或者一些现代框架如Apache Spark的MLlib。不过Spark主要是Scala,但Java也能用。 用户可能想知道实际应用场景,比如电商推荐、社交网络推荐等。需要举例子说明。还要注意步骤,比如数据收集、相似度计算、生成推荐。可能需要提到相似度算法,如余弦相似度、皮尔逊相关系数。 另外,用户可能关心实现时的代码结构,是否需要示例代码?但用户没明确说,可能先以解释为主。注意用户是开发者还是初学者,如果是开发者,可能需要更技术性的内容,比如使用Mahout的API。但问题比较概括,应该保持适中深度。 需要检查是否有误,比如协同过滤在Java中的实际案例,或者常用工具库的正确性。比如,Mahout确实支持协同过滤,但近年来可能转向更分布式的处理,比如Spark。还要提到可能的挑战,比如数据稀疏性、冷启动问题,以及Java实现的优化技巧,比如并行计算。 最后,结构要清晰,分点回答,先讲原理,再讲应用场景,然后工具库,最后步骤和注意事项。确保使用正确的中文术语,避免直译英文导致的术语错误。比如,“协同过滤”是正确的翻译,不需要用其他词汇。同时注意用户可能希望了解实际项目中的应用,所以举例要具体,比如电影推荐系统使用Mahout实现。</think>在Java中,协同过滤(Collaborative Filtering)是推荐系统的核心技术之一。其核心思想是通过分析用户历史行为数据,找到相似用户或物品,进而预测目标用户的兴趣偏好。以下是分步骤的详细说明和应用场景: --- ### 一、协同过滤的类型 1. **基于用户的协同过滤(User-Based CF)** - **原理**:寻找与目标用户兴趣相似的用户群体,推荐该群体喜欢的物品。 - **公式**:用户相似度计算(余弦相似度): $$ \text{sim}(u, v) = \frac{\sum_{i \in I_{uv}} r_{ui} \cdot r_{vi}}{\sqrt{\sum_{i \in I_u} r_{ui}^2} \cdot \sqrt{\sum_{i \in I_v} r_{vi}^2}}} $$ - **Java实现**:需构建用户-物品评分矩阵,计算用户间相似度。 2. **基于物品的协同过滤(Item-Based CF)** - **原理**:计算物品间的相似度,推荐与用户历史偏好物品相似的物品。 - **公式**:物品相似度(修正余弦相似度): $$ \text{sim}(i, j) = \frac{\sum_{u \in U_{ij}} (r_{ui} - \bar{r}_u)(r_{uj} - \bar{r}_u)}{\sqrt{\sum_{u \in U_i} (r_{ui} - \bar{r}_u)^2} \cdot \sqrt{\sum_{u \in U_j} (r_{uj} - \bar{r}_u)^2}}} $$ - **Java实现**:常用物品相似度矩阵,适用于物品数量较稳定的场景。 3. **矩阵分解(Model-Based CF)** - **原理**:通过降维技术(如SVD)将用户-物品矩阵分解为隐含特征矩阵。 - **公式**:目标是最小化预测误差: $$ \min_{P,Q} \sum_{(u,i) \in K} (r_{ui} - p_u \cdot q_i^T)^2 + \lambda (\|p_u\|^2 + \|q_i\|^2) $$ - **Java实现**:常用Apache Spark MLlib的ALS(交替最小二乘法)库。 --- ### 二、Java中的实现工具 1. **Apache Mahout** - **特点**:支持分布式协同过滤算法,适合大规模数据。 - **示例代码**(基于用户的CF): ```java DataModel model = new FileDataModel(new File("ratings.csv")); UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model); UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(50, similarity, model); Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity); List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(123, 10); // 为用户123推荐10个物品 ``` 2. **Apache Spark MLlib** - **特点**:基于ALS算法的分布式实现,适合实时推荐。 - **示例代码**: ```java SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("CF").getOrCreate(); JavaRDD<Rating> ratings = spark.read().textFile("ratings.txt") .javaRDD() .map(line -> { String[] fields = line.split(","); return new Rating(Integer.parseInt(fields[0]), Integer.parseInt(fields[1]), Double.parseDouble(fields[2])); }); MatrixFactorizationModel model = ALS.train(JavaRDD.toRDD(ratings), 10, 10, 0.01); // 隐含特征维度=10 ``` 3. **Weka** - **特点**:轻量级库,适合小规模数据快速验证算法。 --- ### 三、应用场景 1. **电商推荐** - 根据用户购买历史推荐相似商品(如Amazon的“购买此商品的用户也买了”)。 2. **视频/音乐平台** - 基于用户观影记录推荐内容(如Netflix的个性化推荐)。 3. **社交网络** - 推荐可能认识的好友或兴趣群组。 --- ### 四、关键挑战与优化 1. **冷启动问题** - **解决方案**:结合基于内容的推荐(如物品属性)或利用混合推荐模型。 2. **数据稀疏性** - **优化方法**:引入隐式反馈数据(如点击、浏览时长)补充显式评分。 3. **实时性要求** - **技术选型**:使用流处理框架(如Apache Flink)实现实时更新相似度矩阵。 --- ### 五、总结 在Java中实现协同过滤需结合具体场景选择算法和工具: - **中小规模数据**:优先使用Mahout或Weka。 - **大数据场景**:选择Spark MLlib的分布式计算能力。 - **实时推荐**:需集成流处理框架优化响应速度。
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