GenericUserBasedRecommender推荐引擎源码分析

推荐程序中，用户需要根据数据类型构建适当的推荐引擎，例如：

Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel, neighborhood, usersimilarity);

其中dataModel为数据模型，neighborhood为用户领域模型，usersimilarity为相似度模型，在此不详述。构建好推荐引擎后使用recommend方法来启动该推荐程序。

recommender.recommend(userID, howMany);<pre name="code" class="java">recommender.recommend(userID, howMany,idRecord);//使用idRecord可以提高准确率

下面将对GenericUserBasedRecommender进行源码分析，看看该推荐引擎是如何运转的。

下面查看如何获取预测值最高的topItems: