開源java推薦系統Taste（1）-基本的Item-based推薦

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關注推薦系統有好一陣了，居然沒有任何的產出，慚愧、慚愧。
這幾天學習了一下開源的java推薦系統Taste，有一些心得，慢慢的貼出來。

如果產生Item-based推薦：
假設有4個使用者 u1、u2、u3、u4
 產品有n個 c1、c2、c3
步驟：
1.找出使用者對產品的打分。
2.找出產品之間的相似性。
3.可以對特定使用者給予推薦。
其中需要人工做的就是對產品之間的相似性，給出評分，這個是個比較麻煩的事情，如果有n個產品，就需要N!個評分。
如果用Taste實現，需要的代碼如下：

1。建立資料集，主要資料內容是使用者對產品的打分： DataModel model = new FileDataModel(new File("data.txt")); 2。建立item相似性，集合 例如：先建物（這裡有三個物品）         final Item item1 = new GenericItem<String>("0");         final Item item2 = new GenericItem<String>("1");         final Item item3 = new GenericItem<String>("2“); 再記錄item的相似性         final Collection<GenericItemCorrelation.ItemItemCorrelation> correlations =             new ArrayList<GenericItemCorrelation.ItemItemCorrelation>(2);         correlations.add(new GenericItemCorrelation.ItemItemCorrelation(item1, item2, 1.0));         correlations.add(new GenericItemCorrelation.ItemItemCorrelation(item1, item3, 0.5)); 3.產生推薦         final ItemCorrelation correlation = new GenericItemCorrelation(correlations);         final Recommender recommender = GenericItemBasedRecommender(dataModel, correlation); 4.最終產生推薦         final List<RecommendedItem> recommended = recommender.recommend("test1", 1);         final RecommendedItem firstRecommended = recommended.get(0);