java-recommend: 一个运用纯协同过滤方法实现的推荐系统原型

Java书面推荐系统 这个项目是一个原型，让我发现推荐系统。 目前正在他的第一步：记忆书面推荐系统。 你还没有花哨的技术，没有复杂的数据库，也没有先进的计算系统。 目前的项目只是测试算法。 它还具有测试CQRS模式的目标。 在什么地方进化？ 我将编写一个Cassandra后端来存储数据，在Kafka 上编写事件系统，我计划使用Storm来处理繁重的计算。 关于推荐系统？ 我构建的推荐系统是一种纯粹的协同过滤方法。 因此它是有限的（慢启动问题）。 它基于这样一种假设，即您将与已经是您朋友的朋友的人成为朋友。 你与某人的共同朋友越多，这个人就越有可能成为你的朋友。 这个非常基本的推荐系统基于分数（介于 0 和 1 之间）。 1 表示非常可能推荐，而 0 表示非常不可能推荐。 为了建立这个分数，我们简单地计算两个用户的友谊直接网络的交集基数除以相同的两个集合的联合基数。 您可以