数据挖掘笔记-基于项目协同过滤推荐的简单实现

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分类专栏： DataMining 文章标签：数据挖掘协同过滤推荐基于项目推荐

于 2015-01-02 11:24:13 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fighting_one_piece/article/details/42340129

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本文介绍了基于项目协同过滤推荐的基本思想，通过计算项目相似性和预测用户可能评分，为用户推荐未评分的高分项目。提供了Java实现代码链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基本思想：预先根据所有用户的历史偏好数据计算项目之间的相似性，然后把与用户喜欢的项目相类似的项目推荐给用户。

基本过程：首先根据用户的偏好数据寻找出用户没有评分的项目，然后在用户没有评分的所有项目中，对每个项目预测一个可能的评分，这里会涉及到相似度计算和组合权重计算，最后对这些项目的评分从高到低进行排序，推荐前N个项目。

Java实现代码如下：

public class BasedItemRecommend {
	
	//最近最相邻项目数量
	public static final int NEAREST_ITEM = 100;
	//推荐结果数量
	public static final int RECOMMEND_NUM = 10;
	//电影映射
	private Map<Long, Movie> movieMap = DataLoader.getMovieMap();
	//用户电影映射
	private Map<Long, Map<Long, Integer>> userMovies = DataLoader.getUserMovieMap();
	//电影用户映射
	private Map<Long, Map<Long, Integer>> movieUsers = DataLoader.getMovieUserMap();
	

	//余弦距离计算
	public double cosine(Map<Long, Integer> p1, Map<Long, Integer> p2) {
		double x = 0, y = 0,