首页 > 软件编程 > java > SpringBoot 协同过滤

SpringBoot项目使用协同过滤的实现

2023-09-06 09:33:01 作者：曾几何时…

协同过滤是一种常用的推荐系统算法,用于预测用户可能喜欢的物品,本文主要介绍了SpringBoot项目使用协同过滤的实现,感兴趣的可以了解一下

协同过滤是一种常用的推荐系统算法，用于预测用户可能喜欢的物品。在这篇文章中，我们将学习如何在Spring Boot项目中使用协同过滤算法来实现基于用户的推荐。

准备工作

首先，确保你已经具备以下环境：

Java开发环境
Maven构建工具
Spring Boot框架

接下来，我们需要添加一些必要的依赖项到pom.xml文件中。在依赖项中，我们将使用Apache Mahout库，它提供了协同过滤算法的实现。

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.mahout</groupId>
        <artifactId>mahout-core</artifactId>
        <version>0.13.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.mahout</groupId>
        <artifactId>mahout-integration</artifactId>
        <version>0.13.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

完成依赖项配置后，我们可以开始编写代码了。

数据准备

首先，我们需要准备一些用户和物品的评分数据。可以从数据库、文件或其他来源获取这些数据。假设我们已经有了一个名为ratings.csv的文件，其中包含了用户对物品的评分信息。

userId,itemId,rating
1,101,5
1,102,4
2,101,2
2,103,3
3,102,5
3,103,4

创建推荐服务

接下来，我们将创建一个RecommendationService类，用于加载评分数据并生成推荐结果。

import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.EuclideanDistanceSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.UserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
public class RecommendationService {
    private UserBasedRecommender recommender;
    public RecommendationService() {
        try {
            // 加载评分数据文件
            DataModel model = new FileDataModel(new File("ratings.csv"));
            // 构建用户相似度计算器
            UserSimilarity similarity = new EuclideanDistanceSimilarity(model);
            // 构建用户邻居关系
            UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(3, similarity, model);
            // 构建基于用户的推荐器
            recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);
        } catch (IOException | TasteException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public List<RecommendedItem> getRecommendations(long userId, int numItems) throws TasteException {
        // 生成推荐结果
        return recommender.recommend(userId, numItems);
    }
}

在上面的代码中，我们使用FileDataModel类加载评分数据文件，并通过EuclideanDistanceSimilarity计算用户之间的相似度。然后，我们使用NearestNUserNeighborhood构建用户邻居关系，并使用GenericUserBasedRecommender构建基于用户的推荐器。

创建Spring Boot控制器

现在，我们将创建一个简单的Spring Boot控制器来处理推荐请求。

import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.List;
@RestController
@RequestMapping("/recommend")
public class RecommendationController {
    private RecommendationService recommendationService;
    public RecommendationController(RecommendationService recommendationService) {
        this.recommendationService = recommendationService;
    }
    @GetMapping("/{userId}/{numItems}")
    public List<RecommendedItem> recommendItems(@PathVariable long userId, @PathVariable int numItems) throws TasteException {
        return recommendationService.getRecommendations(userId, numItems);
    }
}

以上代码创建了一个RecommendationController控制器类，它注入了RecommendationService实例，并在/recommend/{userId}/{numItems}路径上接收推荐请求。

测试推荐服务

最后，我们可以编写一个简单的测试类来验证我们的推荐服务。

import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
import java.util.List;
public class RecommendationTest {
    public static void main(String[] args) throws TasteException {
        RecommendationService recommendationService = new RecommendationService();
        // 获取用户1的3个推荐物品
        List<RecommendedItem> recommendations = recommendationService.getRecommendations(1, 3);
        // 打印推荐结果
        for (RecommendedItem item : recommendations) {
            System.out.println("Item ID: " + item.getItemID() + ", Score: " + item.getValue());
        }
    }
}

运行上述测试类，将输出用户1的3个推荐物品及其得分。

至此，我们已经完成了在Spring Boot项目中使用协同过滤算法的实现。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展，以构建更加完善的推荐系统。

到此这篇关于SpringBoot项目使用协同过滤的实现的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot 协同过滤内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！