答案：基于用户阅读历史和图书类别，使用Java实现一个简易图书推荐系统。首先定义Book和User类存储数据；接着通过统计用户阅读的图书类型，找出其偏好类别，并推荐该类别中未读的书籍，实现基于内容的推荐；然后简化协同过滤，通过比较用户间共读书籍数量，找到最相似用户并推荐其读过但目标用户未读的图书；最后创建测试类初始化数据并输出推荐结果，如用户读过《三体》，则推荐同属“科幻”类的《流浪地球》。整个系统利用集合、流操作和基础算法完成核心逻辑，具备可扩展性。
开发一个简易的图书推荐系统，核心在于根据用户行为或图书属性实现个性化推荐。在Java中，可以通过集合数据结构、简单的算法逻辑和面向对象设计来快速搭建一个可运行的推荐模块。以下是具体实践步骤。
1. 定义图书与用户数据模型
推荐系统的基础是数据。先定义Book（图书）和User（用户）类，用于存储基本信息和交互记录。
Book类包含书名、作者、类别（如科幻、文学、历史）等字段：
public class Book {
private String title;
private String author;
private String genre;
// 构造方法、getter/setter省略
}
User类记录用户ID和已阅读的图书列表：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
public class User {
private int userId;
private List
// 构造方法、getter/setter省略
}
2. 实现基于内容的推荐逻辑
如果用户读过某类书籍，系统可以推荐同类型的其他图书。这种策略称为“基于内容的推荐”。
编写一个RecommendationEngine类，根据用户阅读历史中的图书类别进行统计，找出最常阅读的类型：
- 遍历用户读过的图书，统计各类型的出现次数
- 找出频率最高的类别作为推荐依据
- 从图书库中筛选出该类别但未被用户读过的书籍
示例代码片段：
public List
Map
for (Book book : user.getReadBooks()) {
String genre = book.getGenre();
genreCount.put(genre, genreCount.getOrDefault(genre, 0) + 1);
}
String favoriteGenre = Collections.max(genreCount.entrySet(),
Map.Entry.comparingByValue()).getKey();
return allBooks.stream()
.filter(book -> book.getGenre().equals(favoriteGenre))
.filter(book -> !user.getReadBooks().contains(book))
.collect(Collectors.toList());
}
3. 添加协同过滤的简化实现
协同过滤通过“相似用户”的行为做推荐。虽然完整实现较复杂，但可做简化版：找到与当前用户阅读偏好最相似的另一位用户，推荐其读过但当前用户未读的书。
计算用户之间的相似度，可用“共同阅读图书数量”作为指标：
- 对每个其他用户，计算与其共读图书的数量
- 选择共读最多者作为“最相似用户”
- 推荐该用户读过但目标用户未读的图书
这种方法无需矩阵分解，适合小规模数据演示。
4. 测试与输出推荐结果
创建测试主类，初始化图书库和用户数据，调用推荐方法并打印结果。
示例：
public static void main(String[] args) {
List
new Book("三体", "刘慈欣", "科幻"),
new Book("活着", "余华", "文学"),
new Book("流浪地球", "刘慈欣", "科幻")
);
User user = new User(1);
user.addReadBook(books.get(0)); // 用户读过《三体》
RecommendationEngine engine = new RecommendationEngine();
List
System.out.println("推荐图书：");
recommendations.forEach(b -> System.out.println(b.getTitle()));
// 输出：流浪地球
}
基本上就这些。通过合理建模和简单算法，Java可以快速实现一个可扩展的图书推荐原型。后续可加入评分系统、关键词匹配或持久化存储来增强功能。不复杂但容易忽略的是数据去重和推荐去噪，确保结果实用。
