基于Java的推薦系統與機器學習實例

以下是一些基于Java的推薦系統與機器學習實例的參考方向及開源項目，涵蓋協同過濾、矩陣分解、深度學習等常見方法。內容根據實際項目和技術文檔整理，可直接用于學習或開發。

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協同過濾實現

用戶-物品評分預測
使用Apache Mahout的基于用戶的協同過濾：

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); // 為用戶1推薦5個物品

Slope One算法
通過LibRec實現快速預測：

SlopeOneRecommender slopeOne = new SlopeOneRecommender(dataModel);  
List<RecommendedItem> items = slopeOne.recommend("user101", 10);

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矩陣分解模型

隱語義模型（LFM）
使用Myrrix（已并入Apache Mahout）的非負矩陣分解：

ALSWRFactorizer factorizer = new ALSWRFactorizer(model, 10, 0.01, 10);  
Factorization factorization = factorizer.factorize();  
Recommender recommender = new GenericRecommender(model, factorization);

Spark MLlib中的ALS
通過Java調用Spark分布式計算：

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);

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深度學習推薦

DL4J的神經網絡推薦
基于深度學習的混合模型：

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
實現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);

實時推薦系統

Apache Flink流處理
實時更新用戶興趣：

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) {  // 實時計算邏輯  }  });

冷啟動處理

內容-based推薦
使用TF-IDF計算文本相似度：

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);

開源項目參考

1. Apache Mahout：經典協同過濾和矩陣分解實現
2. LibRec：覆蓋30+推薦算法的Java庫
3. EasyRec：阿里開源的電商推薦系統
4. DL4J：深度學習推薦模型構建工具
5. JetLinks：物聯網場景的實時推薦框架

具體代碼示例可查閱各項目GitHub倉庫（如LibRec或Myrrix）。實際應用中需結合數據規模選擇單機（Mahout）或分布式（Spark/Flink）方案。

Java中的A/B測試與機器學習實例

A/B測試通常用于比較兩個版本的性能，機器學習則用于預測或分類任務。以下是30個結合Java實現的A/B測試和機器學習實例。

A/B測試基礎實例

創建一個簡單的A/B測試框架，比較兩種算法的性能。

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() {// 實現版本A的邏輯return 0.85; // 假設的得分}public static double testVersionB() {// 實現版本B的邏輯return 0.90; // 假設的得分}
}

機器學習分類實例

使用Weka庫實現簡單的分類任務。

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 =