基于Java的推荐系统与机器学习实例
以下是一些基于Java的推荐系统与机器学习实例的参考方向及开源项目，涵盖协同过滤、矩阵分解、深度学习等常见方法。内容根据实际项目和技术文档整理，可直接用于学习或开发。
协同过滤实现
用户-物品评分预测
使用Apache Mahout的基于用户的协同过滤：
DataModel model = new FileDataModel(new File("ratings.csv"));
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(20, similarity, model);
Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);
List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 5); // 为用户1推荐5个物品
Slope One算法
通过LibRec实现快速预测：
SlopeOneRecommender slopeOne = new SlopeOneRecommender(dataModel);
List<RecommendedItem> items = slopeOne.recommend("user101", 10);
矩阵分解模型
隐语义模型（LFM）
使用Myrrix（已并入Apache Mahout）的非负矩阵分解：
ALSWRFactorizer factorizer = new ALSWRFactorizer(model, 10, 0.01, 10);
Factorization factorization = factorizer.factorize();
Recommender recommender = new GenericRecommender(model, factorization);
Spark MLlib中的ALS
通过Java调用Spark分布式计算：
ALS als = new ALS() .setRank(12) .setIterations(20) .setLambda(0.1) .setUserCol("userId") .setItemCol("movieId") .setRatingCol("rating");
ALSModel model = als.fit(trainingData);
Dataset<Row> recommendations = model.recommendForAllUsers(3);
深度学习推荐
DL4J的神经网络推荐
基于深度学习的混合模型：
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder() .updater(new Adam(0.01)) .list() .layer(new DenseLayer.Builder().nIn(numInputs).nOut(64).build()) .layer(new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.XENT).nIn(64).nOut(numOutputs).build()) .build();
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.fit(trainIter);
TensorFlow Java API
实现Wide & Deep模型：
SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("path/to/model", "serve");
Tensor<Float> output = model.session().runner() .feed("user_features", userTensor) .feed("item_features", itemTensor) .fetch("predictions") .run() .get(0) .expect(Float.class);
实时推荐系统
Apache Flink流处理
实时更新用户兴趣：
DataStream<UserAction> actions = env.addSource(new KafkaSource());
actions.keyBy("userId") .process(new KeyedProcessFunction<String, UserAction, Recommendation>() { @Override public void processElement(UserAction action, Context ctx, Collector<Recommendation> out) { // 实时计算逻辑 } });
冷启动处理
内容-based推荐
使用TF-IDF计算文本相似度：
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
TFIDFSimilarity similarity = new ClassicSimilarity();
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(index);
Query query = new TermQuery(new Term("description", keywords));
TopDocs docs = searcher.search(query, 10);
开源项目参考
- Apache Mahout：经典协同过滤和矩阵分解实现
- LibRec：覆盖30+推荐算法的Java库
- EasyRec：阿里开源的电商推荐系统
- DL4J：深度学习推荐模型构建工具
- JetLinks：物联网场景的实时推荐框架
具体代码示例可查阅各项目GitHub仓库（如LibRec或Myrrix）。实际应用中需结合数据规模选择单机（Mahout）或分布式（Spark/Flink）方案。
Java中的A/B测试与机器学习实例
A/B测试通常用于比较两个版本的性能，机器学习则用于预测或分类任务。以下是30个结合Java实现的A/B测试和机器学习实例。
A/B测试基础实例
创建一个简单的A/B测试框架，比较两种算法的性能。
public class ABTest {public static void main(String[] args) {double versionAScore = testVersionA();double versionBScore = testVersionB();System.out.println("Version A Score: " + versionAScore);System.out.println("Version B Score: " + versionBScore);}public static double testVersionA() {// 实现版本A的逻辑return 0.85; // 假设的得分}public static double testVersionB() {// 实现版本B的逻辑return 0.90; // 假设的得分}
}
机器学习分类实例
使用Weka库实现简单的分类任务。
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;public class WekaExample {public static void main(String[] args) throws Exception {DataSource source = new DataSource("data.arff");Instances data = 
