springboot协同过滤算法需要用到什么模型吗
时间: 2025-07-06 20:51:11 浏览: 0
### Spring Boot 中实现协同过滤算法所需模型
在构建基于Spring Boot的推荐系统时,为了支持协同过滤算法的有效运行,通常会涉及多个核心模型。以下是几个重要的实体类及其功能描述:
#### 用户(User)
用户模型存储有关平台注册成员的信息,对于实施协同过滤至关重要的是记录每位用户的交互历史。
```java
@Entity
public class User {
@Id
private Long id;
// 用户名或其他唯一标识符
private String username;
// 可选字段:年龄、性别等个人信息
}
```
此部分信息有助于理解不同群体的行为模式并据此调整推荐策略[^2]。
#### 商品(Item 或 Movie)
商品(或称为项目)代表被评价的对象,比如电影、书籍或是其他任何可供评估的商品。每个条目都应具备唯一的识别码以及其他可能影响到评分倾向的因素。
```java
@Entity
@Table(name="items")
public class Item {
@Id
private Integer itemId;
private String title;
// 其他属性如类别、发行年份等...
}
```
上述定义允许程序追踪特定产品特性以便更精确地衡量相似性得分[^1]。
#### 评分(Rating)
评分表用来保存用户给定项目的打分情况,这是执行协同过滤运算的基础资料之一。它连接着`User`和`Item`两个维度的数据结构,形成一张稀疏矩阵形式的关系网络。
```java
@Entity
@IdClass(RatingPK.class)
public class Rating{
@ManyToOne
@JoinColumn(name = "userId", referencedColumnName = "id")
private User user;
@ManyToOne
@JoinColumn(name = "itemId", referencedColumnName = "itemId")
private Item item;
private Double ratingValue;
public static class RatingPK implements Serializable {
private long userId;
private int itemId;
// Getters & Setters omitted for brevity.
}
}
```
通过以上三个基本组件——即用户、物品及它们之间形成的关联关系(评价值),便可以在数据库层面建立起支撑协同过滤逻辑运作所需要的最小化数据集[^4]。
此外,在实际应用中还可能会涉及到更多辅助性的业务对象,例如时间戳标记每次互动的具体时刻;标签(Tag)体系用于增强语义解析能力等等。不过就最基础的需求而言,前述三者已经足以满足大多数场景下的开发要求了。
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