基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现

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基于局部优化奇异值分解和k-means聚类的协同过滤算法

Collaborative filtering algorithm based on singular value decomposition of local optimization and K-means clustering
YinchooooeCompuieeScoenceand Technooogy,Haebon UnoeeesoiyoeScoenceand Technooogy,Haebon 150080,Ch ona)
等，E-mail： 13936421412@ 0
引文格式:尹芳，宋S,李2.基于局部优化奇异值分解和K-means聚类的协同过滤算法[J].南京理工大学学报,
2019，43(6) ：720-726.
投稿网址：http://zouebao景
总第229期尹芳宋S李2基于局部优化奇异值分解和K-means聚类的协同过滤算法
B72B1
dimension reduction technique and the K-means cluste/ny technique are used to reduce the dimen sions and cluster similar users in a user-item sco/ny matwx. An approximate dOferenco matwo is used to represent the local structuo of the sco/ny matwo and implement the local optimization. The ocayopiomoyed SVDiechnoquecan aeeoaieihepoob emoedaiaspaosoiyand poooscaabooiyon CF byusongeeweooieoaioons.Komeansceusieoongiechnoquecan naowiheseaoch oangeoeneoghbooseis and ompooeeiheoecommendaioon speed.Thosaegoooihm oscompaoed woih CFaegoooihmsbased on Pearson correlation coefficient % SVD % K-means cluste/ny ospectWay. Expe/mentai results on the MovieLens dataset show that the mean absolute eao/ MAE) of this algorithm is about 12% lower than those of other methods % and the precision is7% higher. Key words: local optimization ； singular value decomposition ； K-means clustering； collaborative filte/ny ； approximate dOferenco matrio

基于用户的协同过滤算法

原理
基于用户的协同过滤算法通过计算用户之间的相似度来评估他们的兴趣相似程度。通常使用余弦相似度来计算用户之间的相似度，该算法通过计算两个用户在多个项目上的评分向量的夹角余弦值来评估他们的兴趣相似程度。夹角越小，相似度越高。
基于用户协同过滤的分类
01
基于用户协同过滤可以分为两类
基于内存的协同过滤和基于模型的协同过滤。
05
基于用户的协同过滤算法的应用案例
电商网站的推荐系统
用户行为数据
通过收集和分析用户在电商网站上的购买、浏览、搜索等行为数据，可以了解用户的兴趣和需求。
用户相似度计算
基于用户行为数据的相似度计算，将用户划分为不同的群体，将具有相似购买行为的用户归为一类。
商品推荐
根据用户所属的群体，以及用户的历史购买和浏览记录，推荐相似的商品或者相关联的商品。
未来发展趋势与研究方向
结合其他推荐算法
如基于内容的推荐、混合推荐等，提高推荐的质量和多样性。
考虑用户的行为模式
挖掘用户的兴趣爱好、行为习惯等信息，提高推荐的准确性。
跨领域应用
将基于用户的协同过滤算法应用于其他领域，如社交网络、电子商务等。
在其他领域的应用前景
社交网络
根据用户在社交网络上的行为，如发表的状态、评论等，挖掘用户的兴趣爱好和社交关系，为广告投放、活动推广等提供支持。
VS
电子商务
结合用户的购买历史、浏览记录等数据，推荐相关的商品或服务，提高用户的购买率和满意度。
THANKS
感谢观看
通过收集用户在电影平台上的观影记录，了解用户的电影喜好和偏好。
02
03
用户相似度计算
电影推荐
基于用户的观影记录，计算用户之间的相似度，将具有相似观影行为的用户归为一类。

基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现

基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现该算法的原理基于以下两个假设：
1.人们有相似的品味：如果两个用户在过去喜欢或购买了相似的物品，那么他们在未来也很可能会喜欢相似的物品。

2.人们有相似的行为：如果两个用户在过去行为上表现出相似的模式，那么他们在未来的行为上也很可能有相似的模式。

基于以上假设，基于用户的协同过滤推荐算法主要包含两个步骤：
1.相似度计算：首先，算法会计算每对用户之间的相似度。

常用的相
似度计算方法包括余弦相似度和皮尔逊相关系数。

两个用户之间的相似度
值越高，表示他们的兴趣越相似。

2.推荐物品选择：然后，算法根据用户的相似度值以及他们的历史行
为来选择推荐物品。

具体的推荐方法有两种：。

《基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法研究》

《基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法研究》一、引言随着互联网技术的迅猛发展，网络信息呈爆炸式增长，用户面临着信息过载的问题。

在这样的背景下，推荐系统应运而生，其目的是根据用户的兴趣和需求，为其提供个性化的信息和服务。

协同过滤作为推荐系统中的一种重要技术，通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，实现个性化推荐。

本文将重点研究基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法。

二、协同过滤推荐算法概述协同过滤是一种利用用户的行为数据和兴趣偏好进行推荐的技术。

它通过分析用户的历史行为、购买记录、浏览记录等信息，找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好和行为，为目标用户提供个性化的推荐。

协同过滤推荐算法主要包括基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种。

三、基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法是一种以用户为中心的推荐方法。

它首先分析用户的历史行为和兴趣偏好，提取出用户的兴趣点，然后根据这些兴趣点找出与目标用户兴趣相似的其他用户。

最后，根据相似用户的喜好和行为，为目标用户提供个性化的推荐。

（一）算法原理该算法的核心思想是“物以类聚，人以群分”。

它通过分析用户的兴趣点，将具有相似兴趣点的用户归为一类，然后根据目标用户的兴趣点，找出与之相似的用户群体。

最后，根据这些相似用户的喜好和行为，为目标用户提供个性化的推荐。

（二）算法步骤1. 用户兴趣点提取：通过分析用户的历史行为和偏好，提取出用户的兴趣点。

这些兴趣点可以包括用户浏览的商品、购买的商品、搜索的关键词等。

2. 相似度计算：计算目标用户与其他用户的兴趣相似度。

这可以通过计算用户兴趣点的余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法实现。

3. 生成推荐列表：根据相似度结果，找出与目标用户兴趣相似的其他用户。

然后，根据这些相似用户的喜好和行为，为目标用户生成个性化的推荐列表。

4. 推荐结果评估：通过用户反馈、点击率、购买率等指标，对推荐结果进行评估和优化。

基于协同过滤算法的音乐推荐系统设计与实现

基于协同过滤算法的音乐推荐系统设计与实现一、绪论随着互联网技术的发展，网络音乐逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

然而，用户在面对海量音乐资源时，往往难以找到自己感兴趣的音乐，因此音乐推荐系统成为了一个备受关注的研究方向。

本文将介绍一种基于协同过滤算法的音乐推荐系统的设计与实现。

二、协同过滤算法协同过滤算法是一种经典的推荐算法，它基于用户以往的历史行为来预测用户未来的兴趣。

对于音乐推荐系统，协同过滤算法的核心思想是将用户与音乐看作一个二维矩阵，其中每个元素表示用户对音乐的评分。

如果两个用户对同一首歌曲的评分相似，那么可以认为他们具有相似的兴趣，因此可以将一位用户对于一首他尚未听过的歌曲的喜欢度预测为与他兴趣相似的其他用户对于该歌曲的评分的加权平均值。

协同过滤算法又可分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。

基于用户的协同过滤算法认为具有相似兴趣的用户在过去一定会对同一首歌曲有相似的评价，因此可以通过对多个相似用户对该歌曲的评分进行加权平均，来预测该用户对该歌曲的喜欢度。

而基于物品的协同过滤算法则认为对于一首歌曲喜欢的用户在未来对其他相似的歌曲也有可能会有相似的喜欢度，因此可以通过对相似歌曲的评分进行加权平均，来预测用户对该歌曲的喜欢度。

两种方法各有优缺点，实践中通常采用两种方法的加权平均值进行综合推荐。

三、音乐推荐系统设计本文设计的音乐推荐系统主要分为数据预处理、协同过滤算法实现、推荐结果可视化展示三部分。

3.1 数据预处理本文所使用的数据来源为公开的网易云音乐数据集，其中包含了多个维度的数据信息，包括歌曲名、歌手、专辑、标签等信息。

在数据预处理过程中，首先需要对数据集进行去重、过滤、清洗等操作，以确保数据的完整性和可用性。

同时，需要对数据进行特征提取操作，将复杂的数据信息转换为协同过滤算法所需的二维矩阵形式，以便于算法的实现和优化。

3.2 协同过滤算法实现本文采用了基于物品的协同过滤算法，具体实现流程如下：（1）计算每首歌曲之间的相似度。

基于项目和用户双重聚类的协同过滤推荐系统

基于项目和用户双重聚类的协同过滤推荐系统一.挖掘目标文章基于现有的协同过滤技术,结合大量的实验数据，对传统的算法进行优化，提出一种基于用户和项目双重聚类的协同过滤推荐算法。

项目聚类（IBCRA聚类）：针对推荐系统数据集高维稀疏特征，将评分数据的稀疏差异度引入到项目聚类算法中，然后将稀疏差异度和项目类别构造集合差异度相结合，对用户——项目评分矩阵进行项目聚类。

用户聚类（K-means聚类）：其核心概念是假设人与人之间的行为具有某种程度的相似性，即行为类似的用户，会做出相似的选择。

它通过分析用户对哪些项目进行了什么样的评价，得出用户间的相似性，从而进行预测和推荐。

双重聚类的协同过滤算法：根据用户聚类和项目聚类的推荐结果进行加权计算，产生最终的推荐项目。

优点：与传统的协同过滤算法相比，基于项目和用户双重聚类的协同过滤算法缩小了比较相似性空间，提高了算法的可扩展性，同时考虑用户和项目之间的类别相似性，更大程度上提高了系统推荐的质量。

二.分析过程1、数据预处理，将用户——项目评分矩阵进行数据预处理，作为算法输入。

2、聚类，对用户一项目矩阵里所有用户进行聚类，聚成k1类；对用户一项目矩阵里所有项目进行聚类，聚成k2类。

3、生成最近邻居集，根据目标用户与其所在的类别中用户的相似度生成最近邻居集；根据目标项目与其所在的类别中项目的相似度生成最近邻居集。

4、预测评分，在利用用户相似度生成的最近邻居集中，计算未评价项目的预测值；在利用项目相似度生成的最近邻居集中，计算未评价项目的预测值。

5、综合推荐，选取基于用户的协同过滤算法预测出来的，评分值最高的前n1个项目；选取基于项目的协同过滤算法预测出来的，评分值最高的前n2个项目（n1=n2）。

结合用户聚类和项目聚类产生的推荐集n1和n2，按照预测值从高到低，选取前n项，若项相同则加权求和作为预测评分。

刍议基于用户聚类的协同过滤推荐算法

过滤推荐中的数据稀疏性问题。
４．结语
协同过滤算法是个性化推荐中应用最广泛的一种方法。这种技术是基于邻居用户的兴趣爱好来对目标用户的兴趣爱好进行预测。通过统计技术，将与且标用户有相同兴趣的邻居用户寻找出来，进而根据目标用户的邻居用户的偏好形成推荐。该种算法，主要是由数据表示、形成邻居、产生推荐个阶段构成。协同过滤推荐算法虽然具有一定的优势，但是也有鲜明的缺点，主要表现出 “ 冷启动 ”问题和 “ 数是在各个聚类簇中进行的，因此，首先，根据用户的基本特征数据，综合计算相似性，之后以聚类用户的基本特征数据和聚类用户对项目的评分数据，计算出目标用户与其余所有用户两两之间的综合相似性。其次，邻居用户的选取采用ｋ均值算法来进行，通过用户之间综合相似性排序，选择相似性值最大的ｋ个用户作为目标用户的
因此聚类结果较为合理。
３．２查找邻居用户
Ｆｉｈｅｒｉｎｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ）是在信息过滤和信息系统中应用的一种技术。
协同过滤推荐能对用户的兴趣进行分析，并在用户群中找到指定用户的类似兴趣用户，通过分析相似兴趣用户对某一信息的评价，从而形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。随着其应用的深入，协同过滤推荐算法也出现了一些问题，如 “ 冷启动”问题、“ 数据稀疏性 ”等，于是基于用户聚类的协同过滤推荐算法开始逐渐得到应用…
法进行了浅显的探讨。
中心的新的向量值，求各聚类簇中所包含用户的均值向量。并以均值向随着网络技术的发展，电子商务推荐系统已经成为很多企业进行广告宣传和商品销售的重要平台。在电子商务推荐系统中，协同过滤推荐算法在个性化的推荐系统中得到广泛应用。协同过滤推荐（Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ量作为新的聚类中心。不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止，最后生成聚类簇。由于该算法能有效辨识用户之间的特征相似性，

推荐算法（1）：协同过滤总结

推荐算法（1）：协同过滤总结一、协同过滤方法：（1）基于内容/基于领域的协同过滤ICF计算items之间的相似度，推荐与A的已知item最相关的item 步骤：1.输入item-user矩阵2.求item-item相似度（不同相似度度量：person系数、曼哈顿距离、余弦值、欧几里得距离）3.根据相似度求评分UCF计算user之间的相似度，推荐相似用户A的item给B。

步骤：1.输入item-user矩阵2.求user-user相似度（不同相似度度量：person系数、曼哈顿距离、余弦值、欧几里得距离）3.根据相似度求评分（2）基于Model的协同过滤1.用关联算法做协同过滤（1）Apriori算法流程：下面我们对Aprior算法流程做一个总结。

输入：数据集合D，支持度阈值α输出：最大的频繁k项集1）扫描整个数据集，得到所有出现过的数据，作为候选频繁1项集。

k=1，频繁0项集为空集。

2）挖掘频繁k项集a) 扫描数据计算候选频繁k项集的支持度b) 去除候选频繁k项集中支持度低于阈值的数据集,得到频繁k项集。

如果得到的频繁k项集为空，则直接返回频繁k-1项集的集合作为算法结果，算法结束。

如果得到的频繁k项集只有一项，则直接返回频繁k项集的集合作为算法结果，算法结束。

c) 基于频繁k项集，连接生成候选频繁k+1项集。

3）令k=k+1，转入步骤2。

（2）FPGrowthFP Tree算法包括三步：1）扫描数据，得到所有频繁一项集的的计数。

然后删除支持度低于阈值的项，将1项频繁集放入项头表，并按照支持度降序排列。

2）扫描数据，将读到的原始数据剔除非频繁1项集，并按照支持度降序排列。

3）读入排序后的数据集，插入FP树，插入时按照排序后的顺序，插入FP树中，排序靠前的节点是祖先节点，而靠后的是子孙节点。

如果有共用的祖先，则对应的公用祖先节点计数加1。

插入后，如果有新节点出现，则项头表对应的节点会通过节点链表链接上新节点。

基于聚类和用户偏好的协同过滤推荐算法

Abstract：The collaborative filtering recommendation algorithm uses rating data as the data source for learning. Aiming at the sparse rating data and the scalability of the collaborative filtering recommendation algorithm, a collaborative filtering recommendation algorithm based on clustering and user preferences is proposed. In order to mine users’preferences, this algorithm introduces the average score of user to item type into the score matrix, and adds the similarity based on user’s own attributes. At the same time, in order to reduce data sparsity, the Weighed Slope One algorithm is used to fill the unrated items in the rating data, and the K-means algorithm based on density and distance optimization of initial clustering center is used to cluster the users in the filled rating data, which reduces the search space of similar users. Finally, the traditional collaborative filtering recommendation algorithm is used in the clustered data set to generate the recommendation results of the target users. By using the MovieLen100K dataset, the experiment shows that the paposed algorithm improves the recommendation effect. Key words：collaborative filtering; k-means clustering; user preference; similarity; Weighted Slope One algorithm

结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法

０引言
推荐系统［１］（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓｙｓｔｅｍ，ＲＳ）是为用户推荐有用的项目的一种软件工具，也可以说是一种技术方法。早期的推荐系统为用户提供的推荐都是当前流行且大众化的内容，并不能满足个体用户的需求，因此产生了基于个性化的推荐系统。这类个性化推荐最简单的方法就是根据用户的历史行为数据（包括评分、历史记录）得到个性化需求，来预测可能的最适项目。根据用户需求的不同，推荐系统也出现了多种方法，常用的有基于内容、用户、组合、关联规则的推荐方法和基于协同过滤的推荐方法［２］。其中协同过滤推荐算法是当前各类推荐算法中研究最多且推荐效果最好的算法之一。因此，协同过滤推荐算法也广泛应用于各大电子商务网站中，如淘宝、京东商城、亚马逊、当当网等。协同过滤算法又分为基于模型的协同过滤推荐和基于内存的协同过滤推荐。［３～５］其中基于内存的协同过滤推荐算法又分为基于用户和项目的协同过滤推荐算法。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｇｎｏｒｅｓｔｈｅｕｓｅｒ＇ｓｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｔｈｅｋｅｙｗｏｒｄｓａｎｄｔｈｅｄａｔａｓｐａｒｓｅｎｅｓｓｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔｄｅｇｒｅｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ａｎｄｕｓｅｄｕｓｅｒｒａｔｉｎｇｓｆｏｒｐｒｏｊｅｃｔｓａｎｄｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｋｅｙｗｏｒｄｓｆｒｏｍｉｔｅｍａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ．Ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｅｗｒａｔｉｎｇｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｎｖｅｒｓｅｉｔｅｍｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔａｒｇｅｔｕｓｅｒｓ’ｓｃｏｒｉｎｇｆｒｅｑｕｅｎｃｙｆｏｒａｋｅｙｗｏｒｄａｎｄｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｏｆｔｈｅｋｅｙｗｏｒｄｂｅｉｎｇｅｖａｌｕａｔｅｄｂｙａｌｌｕｓｅｒｓ，ｉｔｇｏｔｕｓｅｒｓ’ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｋｅｙｗｏｒｄｓ，ｆｏｒｍｅｄｕｓｅｒｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｍａｔｒｉｘ，ａｎｄｃｌｕｓｔｅｒｅｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｉｓｍａｔｒｉｘ．Ｔｈｅｎｉｔｕｓｅｄｌｏｇｉｓｔｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｇｅｔｕｓｅｒｓ’ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｐｒｏｊｅｃｔｓ，ｃｌｅａｒｅｄｕｓｅｒｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓａｎｄｆｏｕｎｄｓｉｍｉｌａｒｕｓｅｒｓｏｆｔａｒｇｅｔｕｓｅｒｓｉｎｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｓ．ＴｈｅｎｅｘｔｒａｃｔｅｄＮｉｔｅｍｓｆｒｏｍｎｅｉｇｈｂｏｒｓ’ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ，ａｎｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄｕｓｅｒｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅｉｓａｌｗａｙｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｔ’ｓｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｔｏｊｕｄｇｅｔｈｅｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔ，ａｌｌｅｖｉａｔｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｄａｔａｓｐａｒｓｅｎｅｓｓ，ａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｕｓｅｒｉｎｔｅｒｅｓｔ；Ｋｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ

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基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现一：基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现步骤1、构建用户-电影评分矩阵：public Object readFile(String fileName){List<String> user = new ArrayList<String>();double[][] weight = newdouble[user_num][keyword_num];List<Object> obj = new ArrayList<Object>();try {File file = getFile(fileName);FileReader fr = new FileReader(file);BufferedReader br = new BufferedReader(fr);String line = "";while (br.ready()) {line = br.readLine();String[] data = line.split(" ");String[] str = data[1].split(";");user.add(data[0]);for (int i = 0; i < str.length; i++) {String[] s = str[i].split(":");weight[Integer.parseInt(data[0])-1][Integer.par seInt(s[0])-1] = Double.parseDouble(s[1]);}}obj.add(user);obj.add(weight);br.close();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return obj;}2、根据用户评分聚类：public class GenerateGroup implements Base{private List<User> initPlayers;//初始化，一个随机聚类中心private List<User> players;//每个用户实体类public static List<User> clusterHeart;public GenerateGroup(List<User> list) {players = list;initPlayers = new ArrayList<User>();clusterHeart = new ArrayList<User>();for (int i = 0; i < KMeans; i++) {initPlayers.add(players.get(i));}}public GenerateGroup(){super();}public List<User>[] cluster() {List<User>[] results = new ArrayList[KMeans];//存放结果boolean centerchange = true;while(centerchange){//指导聚类中心不再改变，跳出循环centerchange = false;for (int i = 0; i < KMeans; i++) {results[i] = new ArrayList<User>();}for(int i=0;i<players.size();i++){//循环每个用户，找出每个用户与聚类中心的距离User p = players.get(i);double[] dists = new double[KMeans];for(int j=0;j<initPlayers.size();j++){User initP = initPlayers.get(j);double dist = distance(initP, p);dists[j] = dist;}int dist_index = computOrder(dists);//找出距离最小的用户的下标results[dist_index].add(p);}for(int i=0;i<KMeans;i++){//判断新旧聚类中心是否一样，不一样则创建新聚类中心User player_new =findNewCenter(results[i]);User player_old = initPlayers.get(i);if (!IsPlayerEqual(player_new,player_old)) {centerchange = true;initPlayers.set(i, player_new);clusterHeart.clear();}else{clusterHeart.add(player_new);//保存簇心}}}return results;}//比较新旧聚类中心是否相等public boolean IsPlayerEqual(User p1, User p2) { if (p1 == p2) {return true;}if (p1 == null || p2 == null) {return false;}boolean flag = true;double[] s1=p1.getWeights();double[] s2=p2.getWeights();for (int i = 0; i < s2.length; i++) {if(s1[i]!=s2[i]){flag = false;break;}}return flag;}//找出新的聚类中心public User findNewCenter(List<User> ps){ User t = new User();if (ps == null || ps.size() == 0) {return t;}double[] ds= newdouble[ps.get(0).getWeights().length];for(int i = 0; i < ps.get(0).getWeights().length; i++) {for (int j = 0; j < ps.size(); j++) {ds[i]+= ps.get(j).getWeights()[i];}}for(int i = 0; i < ps.get(0).getWeights().length;i++) {ds[i]=ds[i]/ps.size();}t.setWeights(ds);return t;}//比较距离，找出最小距离下标public int computOrder(double[] dists) { double min = 0;int index = 0;for (int i = 0; i < dists.length - 1; i++) { double dist0 = dists[i];if (i == 0) {min = dist0;index = 0;}double dist1 = dists[i + 1];if (min > dist1) {min = dist1;index = i + 1;}}return index;}//判断距离，欧几里得算法,最快public double distance(User p0,User p1){ double dis = 0;try{double[] s1 = p0.getWeights();double[] s2 = p1.getWeights();for (int i = 0; i < s2.length; i++) {dis+=Math.pow(s1[i]-s2[i],2);}}catch(Exception exception){}return Math.sqrt(dis);}}3、计算用户之间的相似度：public double[] generateSimilarityMatrix2(String userId,List<User> list,double[][] weight){ List<String> user = new ArrayList<String>();for (int i = 0; i < list.size(); i++) {user.add(list.get(i).getUserId());}double[] similarityMatrix = newdouble[user.size()];for (int i = 0; i < user.size(); i++) {//循环核心用户if(user.get(i).equals(userId)){similarityMatrix[i]=1;continue;}similarityMatrix[i] = new ComputeSimilarity().computeSimilarity(weight[user. indexOf(userId)],weight[user.indexOf(user.get(i))]);}return similarityMatrix;}4、获取最近邻和计算推荐结果：public List<Object> recommendCloserAndKeyword(double[] similarityMatrix,double[][] weight,String userId,List<String> list) {String[] userIds = new String[list.size()];for(int i=0;i<list.size();i++){userIds[i] = list.get(i);}double[] similarity = newdouble[similarityMatrix.length];for(int i=0;i<similarity.length;i++){similarity[i] = similarityMatrix[i];}for(int i=0;i<similarity.length;i++){for(int j=0;j<similarity.length-1-i;j++){ if(similarity[j]<similarity[j+1]){double temp = similarity[j];similarity[j] = similarity[j+1];similarity[j+1] = temp;String tag = userIds[j];userIds[j] = userIds[j+1];userIds[j+1] = tag;}}}int n = 0;for(int i=0;i<userIds.length;i++){if(similarity[i]==0.0)break;n++;}int num = n>NUM?NUM:n;List<Integer> list_user_temp = newArrayList<Integer>();List<Double> list_simi_sum = newArrayList<Double>();List<Double> list_simi_weight_sum = new ArrayList<Double>();for(int i=0;i<num;i++){for(intj=0;j<weight[Integer.parseInt(userId)-1].length;j+ +){if(weight[Integer.parseInt(userId)-1][j]==0.0&& weight[Integer.parseInt(userIds[i])-1][j]!=0.0){if(list_user_temp.size()==0||!list_user_temp.co ntains(j)){list_user_temp.add(j);list_simi_sum.add(similarity[i]);list_simi_weight_sum.add(similarity[i]*weight[I nteger.parseInt(userIds[i])-1][j]);}else{int index =list_user_temp.indexOf(j);double d1 =list_simi_sum.get(index);double d2 =list_simi_weight_sum.get(index);list_simi_sum.set(index,d1+similarity[i]);list_simi_weight_sum.set(index,d2+similarity[i]*weight[Integer.parseInt(userIds[i ])-1][j]);}}}}List<Double> list_result = newArrayList<Double>();for(int i=0;i<list_user_temp.size();i++){list_result.add(list_simi_sum.get(i)!=0.0?list_ simi_weight_sum.get(i)/list_simi_sum.get(i):0);}Object[] obj = list_result.toArray();Object[] obj2 = list_user_temp.toArray();for(int i=0;i<obj.length;i++){for(int j=0;j<obj.length-1-i;j++){if((Double)obj[j]<(Double)obj[j+1]){Object o = obj[j];obj[j] = obj[j+1];obj[j+1] = o;o = obj2[j];obj2[j] = obj2[j+1];obj2[j+1] = o;}}}List<Object> result = new ArrayList<Object>();result.add(obj);result.add(obj2);result.add(similarity);result.add(userIds);result.add(num);return result;}二：推荐结果：1、聚类结果：===========类别1================1===========类别2================2 95 193 288 306 404===========类别3================3 11 12 13 14 15 16 17 18 1920 21 22 23 24 25 26 27 28 2930 31 32 34 35 36 37 38 39 4041 42 43 44 45 46 47 48 49 5052 53 54 55 56 57 58 59 60 6162 63 64 65 66 67 68 69 70 7172 73 74 76 77 78 79 80 81 8283 84 85 86 87 88 89 90 91 9293 94 96 97 98 100 101 102 103 104105 106 107 108 109 110 111 112 113 114115 116 117 118 119 120 121 122 123 124125 126 127 129 130 131 132 133 134 135136 138 139 140 141 142 143 144 145 146147 148 149 150 151 152 153 154 155 156157 158 159 160 161 162 163 164 165 166167 168 169 170 171 172 173 174 175 176177 178 179 180 181 182 183 184 185 186187 188 189 190 191 192 194 195 196 198199 200 201 202 203 204 205 206 207 208209 210 211 212 213 214 215 216 217 218219 220 221 222 223 224 225 226 227 228229 230 231 232 233 234 235 236 237 238239 240 241 242 243 244 245 246 247 248249 250 251 252 253 254 255 256 257 258259 260 261 262 263 264 265 266 267 268269 270 271 272 273 274 275 276 277 278279 280 281 282 283 284 285 286 287 290291 292 293 294 295 296 297 298 300 301302 303 304 305 307 308 309 310 311 312313 314 315 316 317 318 319 320 321 322323 324 325 326 327 328 329 330 331 333334 335 336 337 338 339 340 341 342 343344 345 346 347 348 349 350 351 352 353354 355 356 357 358 359 360 361 362 363364 365 366 367 368 369 370 371 372 373374 375 376 377 378 379 380 381 382 383384 385 386 387 388 389 390 391 392 393394 395 396 397 398 399 400 401 402 403405 406 407 408 409 410 411 412 413 414415 416 417 418 419 420 421 422 423 424425 426 427 428 429 430 431 432 433 434435 436 437 438 439 440 441 442 443 444445 446 447 448 449 450 451 452 453 454455 456 457 458 459 460 461 462 463 464465 466 467 468 469 470 471 472 474 475476 477 478 479 480 481 482 483 484 485486 488 489 490 491 492 493 494 495 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预测权重:0.238 577 预测权重:0.234 1732 预测权重:0.231 373 预测权重:0.2271757 预测权重:0.211 911 预测权重:0.193 1462 预测权重:0.189 1631 预测权重:0.177 843 预测权重:0.175129 预测权重:0.175 1526 预测权重:0.168 962 预测权重:0.160 1662 预测权重:0.158 752 预测权重:0.142488 预测权重:0.137 848 预测权重:0.135 1640 预测权重:0.134 631 预测权重:0.103 675 预测权重:0.103983 预测权重:0.090 4 预测权重:0.089 862 预测权重:0.077 1063 预测权重:0.065 1026 预测权重:0.053885 预测权重:0.048 719 预测权重:0.046 1539 预测权重:0.038 1361 预测权重:0.020项目源代码：https:///download/u011291472/11967865。