一、啥是Java协同过滤？

协同过滤啊，就像你在学校里kan到细小明中意的东西，你觉得你也会中意，所以你就去买了。Java协同过滤就是用电脑的方法来帮我们找到那些个细小明中意但是你兴许没注意到的东东，让我们的推荐geng加准确哦！

二、为啥学Java协同过滤hen关键？

哎呀，这玩意儿关键啊！就像我们的老师三天两头说的，优良老师就是会猜到你想问啥问题，优良推荐系统就是会猜到你中意啥商品。学了这玩意儿，我们的推荐就Nenggeng懂你，让你满意得不要不要的！

1.1 计算用户之间的差不许多度

哎呀， 这玩意儿就像两个人是不是优良朋友一样，我们要kan他们有没有一起吃过饭，一起kan过电影，就是kankan他们有没有一样的喜优良。

计算用户之间的差不许多度Map userSimilarityMap = new HashMap;for ) {    Map itemRatingMap1 = userItemMap.get;     // 计算用户之间的差不许多度    Map similarityMap = new HashMap;    for ) {        if ) {            continue;        }         Map itemRatingMap2 = userItemMap.get;        double similarity = calculateSimilarity;         if  {            similarityMap.put;        }    }     if ) {        userSimilarityMap.put;    }}

这玩意儿就像两个不同的水果， 但是口味hen差不许多，我们就说它们是优良朋友。我们用电脑来帮我们找到这样的水果，让推荐geng准确。

Map itemSimilarityMap = new HashMap;for ) {    Map userRatingMap1 = itemUserMap.get;     // 计算商品之间的差不许多度    Map similarityMap = new HashMap;    for ) {        if ) {            continue;        }         Map userRatingMap2 = itemUserMap.get;        double similarity = calculateSimilarity;         if  {            similarityMap.put;        }    }     if ) {        itemSimilarityMap.put;    }}

三、 预测用户评分

这玩意儿就像老师猜我们考试Neng考几许多分一样，我们通过kan之前的表现来猜测我们这次的表现。Java协同过滤就是用这玩意儿方法来猜测你中意啥商品。

// 预测用户对商品的评分Map predictRatingMap = new HashMap;for ) {    Map userRatingMap = itemUserMap.get;     for ) {        double predictRating = predictRating;         if  {            String key = userId + ":" + itemId;            predictRatingMap.put;        }    }}

四、 细小结

协同过滤就像是一个魔法，Neng让我们的推荐geng加精准，就像魔法师Neng猜到你心里想啥一样。用JavaZuo这玩意儿魔法，我们Neng让我们的推荐geng加懂你，让你的满意度直线上升！

五、 练习题

虚假设你是一个程序员，怎么用Java实现一个轻巧松的协同过滤推荐系统呢？