List<Map> 排序截取 复制

本文介绍了一种根据产品销量大小进行数据排序的方法,并实现了截取销量排名前十的产品信息。通过自定义比较器,该方法能够高效地对大量销售数据进行处理,为销售分析和报告提供有价值的信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

    /**
     * 排序 截取数据
     * 此处是根据buys大小排序
     */
    private List<Map<String, Object>> sort(List<Map<String, Object>> list) {
        //匿名实现Comparator接口进行排序
        list.sort((o1, o2) -> {
            //进行判断
            return ((Long) o2.get("buys")).compareTo((Long) o1.get("buys"));
        });
        //取销量前十
        if (list.size() > 10) {
            list = list.subList(0, 10);
        }
        return list;
    }

    /**
     * copy List数据信息
     */
    private static <T> List<T> deepCopy(List<T> src) {
        ByteArrayOutputStream byteOut = new ByteArrayOutputStream();
        ObjectOutputStream out;
        try {
            out = new ObjectOutputStream(byteOut);
            out.writeObject(src);

            ByteArrayInputStream byteIn = new ByteArrayInputStream(byteOut.toByteArray());
            ObjectInputStream in = new ObjectInputStream(byteIn);
            @SuppressWarnings("unchecked")
            List<T> dest = (List<T>) in.readObject();
            return dest;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

 

<think>嗯,用户让我补全一个Java方法,生成推荐逻辑。首先,我需要理解这个方法的功能。这个方法叫generateRecommendations,参数包括目标用户ID、相似用户列表、评分矩阵和要返回的推荐数量topN。目标是排除目标用户已经交互过的动态,然后根据相似用户的评分生成推荐列表。 首先,我得确定如何获取目标用户已经交互过的动态。评分矩阵是一个Table,可能用的是Guava的Table结构,行是用户ID,列是动态ID,值是评分。所以,可以通过targetUserId作为行键,获取所有列键,也就是已经评分的动态,这些需要排除。 接下来,需要统计相似用户对未交互动态的评分。可能需要遍历所有相似用户,然后遍历他们评分的每个动态,排除目标用户已经评过的。然后累加这些评分,或者计算加权平均?用户给的参数里有similarUsers列表,但没有提到相似度权重,所以可能每个相似用户的权重相同,直接累加评分。 例如,创建一个Map<Long, Double>来保存每个候选动态的总分。遍历每个相似用户,然后遍历他们评分的每个动态。如果目标用户没评过这个动态,就把这个动态的评分加到总分里。同时记录每个动态被多少相似用户评过分,可能后面需要计算平均分,但用户给的例子可能只需要总分或者平均分? 然后,将候选动态按总分排序,取topN个。需要考虑排序的顺序,是降序排列,高分在前。如果有多个动态相同分数,可能需要处理并列情况,但一般直接取前topN个即可。 现在,具体实现步骤: 1. 获取目标用户已评分的动态ID集合。使用ratingMatrix.row(targetUserId).keySet(),这样可以得到目标用户已经交互过的动态,需要排除这些。 2. 初始化一个HashMap来保存候选动态的总分。键是动态ID,值是累计评分。 3. 遍历每个相似用户: a. 检查该用户是否存在评分矩阵中?可能不需要,因为similarUsers是传入的,可能已经确保存在? b. 获取该用户的所有评分记录,即ratingMatrix.row(similarUser).entrySet()。 c. 遍历每个评分条目,动态ID和评分。 d. 如果动态ID不在目标用户的已评分集合中,则将该评分加到候选动态的总分中。 4. 对所有候选动态按总分从高到低排序。需要将Map的Entry转换成List,然后排序。 5. 取前topN个动态ID,作为推荐结果。 可能的注意事项:如果相似用户都没有对未评分的动态有评分,那候选动态可能为空,此时返回空列表。另外,评分矩阵中的动态可能有不同的范围,比如0-5分,或者是否考虑归一化?但用户没有提到,所以可能直接累加原始分数。 需要确认是否每个相似用户的评分都要被同等对待,或者是否有权重。例如,如果similarUsers是按照相似度排序的,可能应该用相似度作为权重来加权评分。但参数中没有传入相似度,所以可能当前实现只能简单累加,或者假设similarUsers已经按某种方式处理过,每个用户的评分权重相同。 例如,假设similarUsers列表中的每个用户的相似度已经作为权重,那么可能需要将每个评分乘以相似度再累加。但当前方法的参数里没有相似度的数据,所以可能用户希望的是不考虑权重,直接累加或求平均? 例如,代码中的注释提到“生成推荐逻辑(需排除已交互动态)”,所以可能不需要考虑相似度权重,只需要统计相似用户对这些动态的评分总和,然后排序。 综上,步骤大概是: - 收集目标用户已交互的动态。 - 遍历所有相似用户,收集他们评分过的动态,排除已交互的。 - 累加这些动态的评分。 - 按总分排序,取topN。 然后,考虑代码实现: 首先,获取已交互动态: Set<Long> interactedItems = ratingMatrix.row(targetUserId).keySet(); 然后,初始化Map<Long, Double> candidateScores = new HashMap<>(); 遍历每个similarUser: for (Long user : similarUsers) { Map<Long, Double> userRatings = ratingMatrix.row(user); if (userRatings == null) continue; // 可能用户没有评分? for (Map.Entry<Long, Double> entry : userRatings.entrySet()) { Long item = entry.getKey(); Double rating = entry.getValue(); if (!interactedItems.contains(item)) { candidateScores.merge(item, rating, Double::sum); } } } 然后,将candidateScores的entry转为List,按值降序排序: List<Long> recommendations = candidateScores.entrySet().stream() .sorted((e1, e2) -> e2.getValue().compareTo(e1.getValue())) .limit(topN) .map(Map.Entry::getKey) .collect(Collectors.toList()); 但这里可能存在几个问题: 1. 如果多个相似用户对同一动态评分,是否应该计算平均分而不是总和?比如,两个用户评分分别为4和5,总和是9,但可能平均分是4.5更好。但用户的需求可能不明确,代码中的注释也没有说明,所以可能根据总和来排序更合理,或者需要根据具体情况。 例如,用户可能需要总分高的动态,或者平均分高的。这会影响排序结果。比如,如果一个动态被多个用户评分,总和可能更高,但可能每个用户的评分低,但次数多,而另一个动态被一个用户评分很高。这可能需要根据业务需求决定。 但当前情况下,用户没有说明,所以可能按总和处理。或者,是否需要考虑每个动态的被推荐次数,即被多少相似用户评分过?比如,可能动态A有3个用户评分总和为12,而动态B有2个用户评分总和为10,此时总和高的排在前面。 或者是否需要平均分?例如,动态A总分12,3个用户,平均4;动态B总分10,2个用户,平均5,此时按平均分的话B更高。 这个问题可能需要进一步明确,但用户给的例子中可能暂时按照总和处理,或者是否在注释中有其他暗示? 由于用户给出的参数中没有相似度权重,所以可能在这个方法中无法实现加权,因此可能默认每个相似用户的评分权重相同。所以,当前代码可能只能累加,或者求平均。如果按照总和,那么代码中的merge用sum是正确的。如果是求平均,需要记录每个动态的评分次数,并在最后计算平均。 但用户可能更倾向于推荐被更多相似用户喜欢的动态,所以总和可能更合适,因为它同时考虑了评分高低和次数。例如,动态A被10个用户评分为3,总和30;动态B被1个用户评分为5,总和5。总和的话,A更优,而平均的话B更优。这可能根据业务不同。 所以,在缺乏明确需求的情况下,可能先按总和实现,如用户需要平均分,可能需要调整。但当前方法需要补全,因此可能需要按总和处理。 所以,代码的大致结构是: private List<Long> generateRecommendations(Long targetUserId, List<Long> similarUsers, Table<Long, Long, Double> ratingMatrix, int topN) { // 获取目标用户已交互的动态集合 Set<Long> interactedItems = ratingMatrix.row(targetUserId).keySet(); // 候选项目得分映射 Map<Long, Double> candidateScores = new HashMap<>(); // 遍历所有相似用户 for (Long similarUser : similarUsers) { // 获取该相似用户的评分记录 Map<Long, Double> ratings = ratingMatrix.row(similarUser); if (ratings == null) continue; // 遍历每个评分项 for (Map.Entry<Long, Double> entry : ratings.entrySet()) { Long itemId = entry.getKey(); Double score = entry.getValue(); // 排除目标用户已交互的动态 if (!interactedItems.contains(itemId)) { // 累加评分 candidateScores.merge(itemId, score, Double::sum); } } } // 按总分排序,取topN return candidateScores.entrySet().stream() .sorted((e1, e2) -> e2.getValue().compareTo(e1.getValue())) // 降序 .limit(topN) .map(Map.Entry::getKey) .collect(Collectors.toList()); } 可能存在的问题: 1. 评分可能为null,或者ratingMatrix中的某些条目可能不存在。比如,当ratingMatrix.row(similarUser)返回null时,需要处理。但根据Table的实现,可能不会返回null,而是空Map。例如Guava的Table.row(key)返回一个Map,可能不为null。所以可能不需要null检查,直接遍历即可。 2. 如果topN大于候选动态的数量,会返回所有存在的动态,按顺序。 3. 如果有多个动态分数相同,排序后的顺序可能不稳定,但一般不影响推荐结果。 此外,是否需要过滤掉评分为0或负分的动态?比如,可能用户只考虑正面的评分。但代码中没有处理,因为参数中的ratingMatrix的Double值可能有不同的含义,比如评分范围,但用户没有说明,因此假设所有评分都是正向的,或者已经处理过。 所以,这样的代码应该能满足基本需求:收集相似用户对未交互动态的评分总和,按高低推荐topN。</think>以下是补全后的推荐生成逻辑代码及分步说明: ```java private List<Long> generateRecommendations(Long targetUserId, List<Long> similarUsers, Table<Long, Long, Double> ratingMatrix, int topN) { // 1. 获取目标用户已交互动态集合 Set<Long> interactedItems = ratingMatrix.row(targetUserId).keySet(); // 2. 初始化候选动态得分映射表 Map<Long, Double> candidateScores = new HashMap<>(); // 3. 遍历相似用户计算候选动态得分 for (Long similarUser : similarUsers) { ratingMatrix.row(similarUser).forEach((itemId, rating) -> { if (!interactedItems.contains(itemId)) { candidateScores.merge(itemId, rating, Double::sum); } }); } // 4. 排序并生成最终推荐列表 return candidateScores.entrySet().stream() .sorted(Map.Entry.<Long, Double>comparingByValue().reversed()) .limit(topN) .map(Map.Entry::getKey) .collect(Collectors.toList()); } ``` 分步说明: 1. **获取已交互动态** `ratingMatrix.row(targetUserId).keySet()` 从评分矩阵中提取目标用户已评分的动态ID集合 2. **初始化数据结构** 使用 `HashMap` 存储候选动态的累计得分,Key为动态ID,Value为相似用户对该动态的评分总和 3. **遍历相似用户评分** - 对每个相似用户调用 `ratingMatrix.row(similarUser)` 获取其所有评分记录 - 使用 `merge()` 方法实现:若动态未被目标用户交互过,则累加相似用户的评分 4. **生成推荐结果** - 将候选动态按累计评分降序排序 - 使用 `limit(topN)` 截取前N个结果 - 提取动态ID生成最终推荐列表 > 关键设计说明: > - 采用评分累加策略:被更多相似用户高评分的动态会优先推荐 > - 使用 `Table` 数据结构实现高效的双键值查找(用户ID+动态ID) > - 通过流式处理(Stream API)实现简洁的排序截取操作 > - 时间复杂度:$O(k*m + n \log n)$,其中k是相似用户数,m是平均评分数量,n是候选动态数
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