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# JAVA推荐系统
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#### 系统原理
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该系统使用java编写的基于用户的协同过滤算法（UserCF）
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利用统计学的相关系数经常皮尔森（pearson）相关系数计算相关系数来实现千人千面的推荐系统。
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协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。简单的说就是：人以类聚，物以群分。
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皮尔森(pearson)相关系数公式
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公式定义为： 两个连续变量(X,Y)的pearson相关性系数(Px,y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX,σY)。系数的取值总是在-1.0到1.0之间，接近0的变量被成为无相关性，接近1或者-1被称为具有强相关性。
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通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：
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相关系数 0.8-1.0 极强相关
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0.6-0.8 强相关
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0.4-0.6 中等程度相关
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0.2-0.4 弱相关
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0.0-0.2 极弱相关或无相关
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java代码实现
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#### 软件架构
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Spring boot单项目
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#### 安装教程
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1. git下载源码
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2. maven构建依赖
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3. idea-java运行
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#### 使用说明
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1. 找到 src / main / java / com / tarzan / recommend / RecommendSystemApplication.java 右键java 运行
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2.传入不同的用户id，得到不同的推荐数据
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3.项目中用到的文件数据集ml-100k 在 src / main / resources目录下
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#### 技术交流&问题反馈
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刚刚整理的代码还有很多不足之处，如有问题请联系我
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联系QQ:1334512682
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微信号：vxhqqh
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#### 我的博客
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[洛阳泰山](https://blog.csdn.net/weixin_40986713)
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